print('结果:迭代次数:{0} 学习率:{1}之后 a0={2},a1={3},a2={4},代价函数为{5}'.format(epochs,lr,theta0,theta1,theta2,compute_error(theta0,theta1,theta2,x_data,y_data))) print("多元线性回归方程为:y=",theta1,"X1+",theta2,"X2+",theta0) #画图 ax=plt.figure().add_subplot...
在Python中进行线性回归并绘制结果图,可以按照以下步骤进行: 准备线性回归数据集: 你需要有一组数据,通常包括自变量(特征)和因变量(目标变量)。这里我们使用sklearn.datasets中的make_regression函数来生成一个示例数据集。 使用Python进行线性回归分析: 我们可以使用sklearn.linear_model中的LinearRegression类来进行线性回...
最后,使用matplotlib库中的plot函数绘制原始数据的散点图,然后将预测值与特征值一起绘制在同一个图表上,这样就可以得到回归线的可视化图像。 Q2: 用Python进行多元线性回归后,如何绘制预测图? A2: 要绘制多元线性回归的预测图,您可以使用Python中的matplotlib库。首先,您需要从多元线性回归模型中获得回归系数(coefficien...
return m4.params[0]+ x*m4.params[1]+y*m4.params[2]/定义求z坐标的函数，利用回归方程计算z坐...
多元线性回归是一种常用的统计方法,用于建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。在实际应用中,我们经常需要对多元线性回归模型进行可视化展示,以便更直观地理解和分析数据。 本文将介绍如何使用Python绘制多元线性回归图,并通过一个具体的问题来进行演示。
线性回归代码解说: 第一步:使用np.c_[r*sin(t), r*cos(t)] 构造出二维的数据 第二步:前向传播 第一步:前向传播np.dot(x, w) + b 计算得分scores 第二步:使用e^scores / ∑e^scores 计算出概率值 第三步:使用-np.log(probs[np.arange(num_sample, y)]) 计算交叉熵,并且使用np.sum计算总...
PYTHON画图错误的解决方法(如果是曲线莫名其妙画成了扇形或许多直线) 线性回归,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现 6、案例演示：近红外光谱回归拟合建模 第...
首先,我们需要将数据加载到Python中并进行预处理。可以用pandas库来管理数据,使用scikit-learn库来实现线性回归。 importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建数据框data={'面积':[60,80,100,120,150],'卧室数量':[2,3,3,4,5],'建筑...
Python多元非线性回归及绘图 部分数据截图 代码逻辑 导入所需库和模块 定义非线性模型函数 设置数据源和变量 非线性回归与参数估计 计算拟合优度指标和均方根误差 构建拟合公式字符串 绘制三维散点图和拟合曲面 完整代码 部分结果 总结 参考 在数字地形模型这门课做的一个小实验,代码实现的是以影像因子和地形要素为...