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,但是我们能够找到一条直线来近似的拟合数据。这条直线的预测值和真实值之间是有误差的,我们通过使预测值和真实...
y='sepal width(cm)',data=pd_iris,marker='*',order=4,#默认为1,越大越弯曲scatter_kws={'s':60,'color':'#016392',},#设置散点属性,参考plt.scatterline_kws={'linestyle':'--','color':'#c72e29'}#设置线属性,参考 plt.plot)
# 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...
plot()#调用函数 plt.show()#画出图像 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. from sklearn.linear_model import LinearRegression#从sklearn中导入线性回归的包 LR=LinearRegression()#简写 XData=x_data[:,1,np.newaxis]#加入新的维度 ''' 注...
plt.plot(x, y_hat, color='r') plt.axis([0, 6, 0, 6]) plt.show() 3. 对某个点进行预测 # 预测某个点 x_predict = 6 y_predict = a * x_predict + b y_predict # Out[11]: # 5.2000000000000002 使用自己的SimpleLinear Regression ...
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...
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...
plt.plot(J_history) plt.ylabel('lost'); plt.xlabel('iter count') plt.title('convergence graph') 使用模型预测结果 1 2 3 4 5 6 7 8 def predict(data): testx = np.array(data) testx = ((testx - mu) / sigma) testx = np.hstack([testx,np.ones((testx.shape[0], 1)...
plt.plot(X, model.predict(X), color='red') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression') plt.show() 结论 通过本文的介绍,我们了解了线性回归的基本原理和Python实现方法。线性回归是一种简单而有效的预测模型,适用于许多不同类型的数据集。通过使用Python的Scikit-Learn库,我们可以...
5 使用一元线性回归模型预测多个值，并在通过图的方式绘制出来#预测多个值,并绘图plt=runplt()plt.plot(x,y,'k.')x2=[[0],[10],[17],[20]] #多个尺寸model=linear_model.LinearRegression()model.fit(x,y) #训练模型y2 = model.predict(x2) #预测值plt.plot(x,y,'k*')...