coefficients = np.polyfit(bin_centers, count, 2) poly_regression_line = np.polyval(coefficients, bin_centers) 绘制二次多项式回归线 plt.plot(bin_centers, poly_regression_line, 'b-', label=f'Polynomial Regression line') plt.legend() plt.show() 2、使用真实数据集 你可以从文件或其他数据源加载...
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() plt.show() 在上述代码中,我...
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。
def plot_regression_results(model, independent_vars): """ 绘制线性回归结果图 :param model: 线性回归模型 :param independent_vars: 自变量列表 """ plt.figure(figsize=(10, 8)) for var in independent_vars: plt.scatter(model.model.exog[:, model.model.exog_names.index(var)], model.resid) ...
line_kws={'linestyle':'--','color':'#c72e29'}#设置线属性,参考plt.plot ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3、seaborn.lmplot seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers='o', sharex=True, sharey=Tr...
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(fit_intercept=True) model.fit(poly.fit_transform(x_fit), y_fit) res = model.predict(poly.fit_transform(np.linspace(-1, 7, 100)[:, np.newaxis])) plt.plot(np.linspace(-1, 7, 100), res) plt.title('使用多项式基函数拟合正弦波(线性回归)') ...
# Method 5: Gekko for constrained regression m = GEKKO(remote=False); m.options.IMODE=2 c = m.Array(m.FV,2); c[0].STATUS=1; c[1].STATUS=1 c[1].lower=-0.5 xd = m.Param(x); yd = m.Param(y); yp = m.Var() m.Equation(yp==c[0]*xd+c[1]) m.Minimize((yd-yp)**...
# extend the regression line to the axis limitsplt.figure(dpi=100)sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2)g=sns.regplot(x='sepal length(cm)',y='sepal width(cm)',data=pd_iris,color='#000000',marker='*',truncate=False,#让拟合线与轴相交) 拟合离散变量曲线 plt.figure(dpi=100)sns.se...
reshape(-1,1) # 2、导入包创建训练模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train,y_train) # 3、求最佳拟合线 a = model.intercept_ b = model.coef_ print('最佳拟合线:截距 a=',a,',回归系数 b=',b) # 4、绘制模型图 import ...