plt.scatter(data['x'],data['y'],label='Data points')# 绘制原始数据点plt.plot(data['x'],y_pred,color='r',label='Fitted curve')# 绘制拟合曲线plt.title('Non-linear Regression Fit')# 标题plt.xlabel('X values')# X轴标签plt.ylabel('Y values')# Y轴标签plt.legend()plt.show()# ...
最后,绘制拟合结果与实际数据的比较图。 # 绘制plt.scatter(df['x'],df['y'],label='数据点')plt.plot(df['x'],model(df['x'],*params),color='red',label='拟合曲线')plt.title('Non-linear Regression Fit')plt.xlabel('x values')plt.ylabel('y values')plt.legend()plt.show() 1. 2. ...
2.线性回归(Linear Regression):线性回归是一种用于拟合线性模型的方法。它通过寻找最佳拟合直线(或超平面)来建立自变量与因变量之间的线性关系。线性回归可以使用最小二乘法或其他优化算法(如梯度下降法)来求解。 import numpy as np from scipy.stats import linregress import matplotlib.pyplot as plt # 示例散点...
=0,axis=1)X_nonzero=X[nonzero_mask]y_nonzero=y[nonzero_mask]# 进行线性回归model=LinearRegr...
defLinear_regression():k=3.0# 初始化k的值b=2.0# 初始化b的值NUM_SAMPLES=100# 100 个样本x=np.random.normal(size=[NUM_SAMPLES,1])# 随机生成样本X数据集noise=np.random.normal(size=[NUM_SAMPLES,1])# 随机生成噪音# 定义 y = kx + b, noise 为添加的噪声y=k*x+b+noise ...
A non-linear relationship where the exponent of any variable is not equal to 1 creates a curve.The functions in Seaborn to find the linear regression relationship is regplot. The below example shows its use.import seaborn as sb from matplotlib import pyplot as plt df = sb.load_dataset('...
首先，我们需要从scikit-learn库中导入LinearRegression估计器。其Python指令如下：from sklearn.linear_model import LinearRegression然后，我们需要建立LinearRegression这个Python对象的一个实例。我们将它存储为变量model。相应代码如下：model = LinearRegression()我们可以用scikit-learn库的fit方法，在我们的训练数据上训练...
01 实现Simple Linear Regression 1. 准备数据阶段: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.]) y = np.array([1., 3., 2., 3., 5.]) plt.scatter(x, y) plt.axis([0, 6, 0, 6]) ...
scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。 scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含...
Add linear Ordinary Least Squares (OLS) regression trendlines or non-linear Locally Weighted Scatterplot Smoothing (LOWESS) trendlines to scatterplots in Python. Options for moving averages (rolling means) as well as exponentially-weighted and expanding functions. ...