ax_coef_linear.plot(model1.steps[0][1].centers_[:, np.newaxis], model1.steps[1][1].coef_.reshape(30, 1)) ax_coef_linear.set_title('岭回归振幅') ax_ridge.plot(x_fit, y_fit, 'o') ax_ridge.plot(x_test, res2) ax_ridge.set_xlim(-3.5, 3.5) ax_ridge.set_ylim(-1.5, 1.5...
plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x=X_test[:, 0], y=y_test, label='Test Data') sns.lineplot(x=X_test[:, 0], y=y_pred, color='red', label='Fitted Line') plt.xlabel('Feature') plt.ylabel('Target') plt.title('Test Data with Fitted Regression Line') plt.legend(...
# 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...
plt.plot(myline, mymodel(myline)) plt.show() 结果 R-Squared 重要的是要知道 x 轴和 y 轴的值之间的关系有多好,如果没有关系,则多项式回归不能用于预测任何东西。 该关系用一个称为 r 平方( r-squared)的值来度量。 r 平方值的范围是 0 到 1,其中 0 表示不相关,而 1 表示 100% 相关。
plt.plot(x_data, slope * x_data + intercept, color='red', label='Fitted Line') # 添加标题和图例 plt.title('Linear Regression Fitting') plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 通过以上步骤,我们成功地利用线性回归方法拟合了 Python 散点图数据,并得到了一条最佳拟合直线。这条直线更好地反...
model = LinearRegression() model.fit(x, y) # 预测值 y_pred = model.predict(x) # 绘制散点图和回归线 plt.scatter(x, y, color='blue') plt.plot(x, y_pred, color='red') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Regression Line') ...
plt.plot(J_history) plt.ylabel('lost'); plt.xlabel('iter count') plt.title('convergence graph') 使用模型预测结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 defpredict(data):testx=np.array(data)testx=((testx-mu)/sigma)testx=np.hstack([testx,np.ones((testx.shape[0],1))])price=testx.do...
line=line.split(',') current=[int(item)foriteminline] #5.5277,9.1302 data.append(current) returndata data=load_exdata('ex1data2.txt'); data=np.array(data,np.int64) x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2)) y=data[:,2].reshape((-1,1)) ...
plt.plot(x_vals, y_pred, 'b-', label='learning line', linewidth=3) plt.legend(loc='upper left') plt.title('Linear Regression') plt.show() # 红线为真实线性分布,蓝线为预测出的线性分布 # Plot loss over time plt.plot(losses, 'k-') ...
y='sepal width(cm)',data=pd_iris,color='#000000',marker='*',scatter_kws={'s':60,'color':'g',},#设置散点属性,参考plt.scatterline_kws={'linestyle':'--','color':'r'}#设置线属性,参考 plt.plot)