接下来,我们使用statsmodels库中的OLS类来拟合数据,并使用get_prediction函数生成预测结果。最后,我们使用matplotlib.pyplot库绘制了实际数据和预测数据的可视化图表。 这是一个简单的使用statsmodels库中的plot_predict函数进行数据预测的示例。根据具体的应用场景和数据类型,可能需要使用不同的模
plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,颜色(color)为红色,宽度(lin...
依赖依赖Data+X: numpy.arrayVisualization+plot() 5. 结论 本文介绍了如何使用 Python 中的predict函数来计算置信区间。我们通过创建线性回归模型,从生成数据到模型拟合,再到预测新数据,通过计算并可视化置信区间,完整展示了这一过程。 置信区间为我们提供了对预测结果的信心度量,能够帮助分析师和数据科学家更好地做出...
然后,使用模型的coef_属性获取回归系数(coefficients)。接下来,使用模型的predict方法来预测测试数据集的目标变量值,并将预测值与测试数据集的目标变量值一起绘制在同一个图表上。最后,使用matplotlib库中的plot函数绘制原始数据的散点图和回归线,以及预测数据的散点图。
需下载Scikit-Learn模块,使用LinearRegression()函数建立线性回归分析模型 Model=LinearRegression() Model.fit(x,y) #检验线性回归分析模型的拟合程度 score=Model.score(x,y) print(score) plt.scatter(x,y) plt.plot(x,Model.predict(x)) plt.xlabel('人工成本费(元)') plt.ylabel('产量(公斤)') plt....
prediction=my_model.predict(data_x) all_data.append(prediction) full_df.iloc[i,0]=prediction 对于第一个预测,有之前的 30 个值,当 for 循环第一次运行时它会检查前 30 个值并预测第 31 个“Open”数据。 当第二个 for 循环将尝试运行时,它将跳过第一行并尝试获取下 30 个值 [1:31] 。这里会...
.predict():预测响应变量的概率.model:输出分布的最佳参数.plot(): 绘制最佳的拟合分布 示例 from distfit import distfit import numpy as np X = np.random.normal(0, 2, [100,10]) y = [-8,-6,0,1,2,3,4,5,6] dist = distfit(todf=True) dist.fit_transform(X) dist.plot() 输出用于...
tomorrow=[28,29,30,32,33,35,37,40]tomorrow=np.array(tomorrow)tomorrow_predict=logistic_increase_function(tomorrow,popt[0],popt[1],popt[2])#绘图 plot1=plt.plot(t,P,'s',label="confimed infected people number")plot2=plt.plot(t,P_predict,'r',label='predict infected people number')plot...
1#QQ图看正态性2qqplot(model.resid, line="q", fit=True)3plt.show() 七.模型评价 7.1生成模型预测数据 利用已生成的模型对数据进行重新预测,预测的数据 与 原数据(真实数据)进行比对。 1#模型预测2print('---')3predict= model.predict(1,95)#dynamic=True)4#print('模型预测:','\n',predict)5...