# 创建线性回归模型并拟合数据 model = LinearRegression() model.fit(x_data, y_data) # 提取拟合直线的斜率和截距 slope = model.coef_[0] intercept = model.intercept_ ``` 4. 绘制拟合直线 利用拟合直线的斜率和截距,绘制拟合直线并将其与原始散点数据一起显示。 ```python # 绘制散点图 plt.scatte...
python LinearRegression fit为样本设置权重 python fit函数参数,先来定义一个计算体重指数(BMI)的函数,体重指数就是体重与身高的平方之比,其中体重以千克为单位,身高以米为单位。>>>defbmi(height,weight,name):i=weight/height**2print('%s的体重指数为%0.
model=LinearRegression()# 喂训练数据进去,但是需要把因变量转换成1列多行的数据 model.fit(xtrain[:,np.newaxis],ytrain)# 打印斜率print(model.coef_)# 打印截距print(model.intercept_)line_xticks=xtrain # 根据回归方程计算出的y轴坐标 line_yticks=model.predict(xtrain[:,np.newaxis]) 效果图如下:...
popt,pcov = curve_fit(func,x,yn) print(popt) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. (2)函数求解 SciPy的optimize模块中有大量的函数求解工具,fsolve是其中最常用的 例如:线性函数求解 from scipy.optimize import fsolve import numpy as np line = lambda x:x+3 solut...
Log-transformed fit on linear axesgdpPercaplifeExp import plotly.express as px df = px.data.gapminder(year=2007) fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", log_x=True, trendline="ols", trendline_options=dict(log_x=True), title="Log-scaled X axis and log-transformed fit")...
7 Fit to straight line. 8 Inputs: x, y, and dy (y-uncertainty) arrays. 9 Ouputs: slope(斜率b) and y-intercept(截距a) of best fit to data. 10 """ 11 dy2 = dy**2 #σ^2(i) 12 norm = (1./dy2).sum() #∑ 1/σi^2 ...
# 准备可视化fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, figsize=(12, 5))line = np.linspace(-3, 3, 1000).reshape(-1, 1) # 用于绘图的点 # 训练和绘制模型的函数def train_and_plot(X_train, X_plot...
可以使用statsmodels库中regression模块的linear_model子模块创建OLS类，该类下的fit函数可以实现最小二乘...
1deflinearSVC_test(c=100):2#训练数据3X,y=dataset.make_blobs(centers=2,random_state=2,n_features=2)4#使用 LinearSVC 模型,使用默认值 C=1005linear=LinearSVC(C=c)6linear.fit(X,y)7#画出数据点8plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,marker='^',s=50)9#建立网格数据10xx=np.linspace(-5,...
lin_reg_normal.fit() mse(y_test,lin_reg_normal.predict(X_test)) OUT:22.151417764247284 所以我们可以看到,标准方程的性能略优于梯度下降法。这可能是因为数据集很小,而且我们没有为学习率选择最佳参数。 未来 大幅度提高学习率。会发生什么? 不应用特征缩放。有区别吗?