ax[0].scatter(x1,y) ax[0].plot(x1, p0 + p1*x1, color='r') ax[0].grid(True) # 绘制网格线 # 绘制损失值图像 ax[1].set_title('损失值图像') li = list(range(count)) print('迭代次数:', count) ax[1].plot(li,lloss) ax[1].grid(True) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6...
python 线性回归(Linear Regression)预测波士顿房价 一、线性回归(Linear Regression)介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来预...
一、原理在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。在实际中,我们不能够找到一条直线完全拟合所用的数据,但…
# 绘制散点图plt.scatter(X_test,y_test,color='blue',label='Actual values')plt.scatter(X_test,y_pred,color='red',label='Predicted values')plt.plot(X_test,y_pred,color='green',linewidth=2,label='Regression line')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('y')plt.legend...
本文详细介绍seaborn绘制变量之间线型回归(linear regression)曲线,涉及如下两个重要函数: seaborn.regplot seaborn.lmplot 本文速览 欢迎随缘关注@pythonic生物人 目录 1、绘图数据准备 2、seaborn.regplot regplot默认参数线型回归图 分别设置点和拟合线属性 置信区间(confidence interval)设置 ...
线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合...
绘制拟合方程的曲线 接下来，我们可以使用 matplotlib 将线性回归模型绘制在散点图上，代码如下：# 绘制散点图plt.scatter(x, y)# 绘制回归线y = slope*x + interceptplt.plot(x, y, color='r')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show()运行以上代码，就可以得到如下的...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 二、准备数据 数据准备是进行回归分析的前提。我们需要准备一个包含多个特征和目标变量的数据集。可以通过生成虚拟数据或使用现有的数据集来进行演示。 # 生成示例数据 ...
mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()其运行结果如下：可以看出，一维数据集wave计算出的w[0]=0.393906 ， b= -0.031804 用回归的线性模型可以表示这样的回归模型：对单一特征的预测结果是一条直线，两个特征的测试一个平面。如果使更多特征的则是一个超平面。线性模型对于特征数量大于训练数据点的数量能够...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 选择两个特征进行可视化 X_train_2d = X_train[:, :2] X_test_2d = X_test[:, :2] 训练新的线性回归模型 model_2d = LinearRegression() model_2d.fit(X_train_2d, y_train) 创建3D图表 fig = plt.figure() ...