## 线性回归模型 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def getData(): r""" 使用numpy构造满足条件的随机数() :return: """ dataX = np.random.randint(1,100,size=(1,100)) dataY = np.random.randint(1,100,size=(1,100)) data = np.concatenate((dataX...
fromsklearnimportmodel_selection (3)导入线性回归模型 sklearn的线性回归模型linear_model主要功能是构建线性回归的预测模型。 fromsklearnimportlinear_model (4)导入模型度量 sklearn的metrics主要是对模型的拟合进行度量评价等。 from sklearn import metrics 2.定义数据集 定义波斯顿房价数据集。 data=datasets.load_...
在Python中,可以使用Scikit-learn库来构建线性回归模型进行预测,本文以预测房价为例,对这个过程做一个简要解读。 二、实现过程 2.1 读取数据 filename = 'data.csv' dataset = pd.read_csv(filename, names=names, delim_whitespace=True) df = pd.DataFrame(dataset) df: 2.2 数据集划分 features = names[:...
在接下来的部分,我们将使用Python和PyTorch库实现线性回归模型。 2. 工具和库的准备 在开始实现线性回归模型之前,我们需要准备好相关的工具和库。我们将使用Python作为编程语言,而PyTorch将作为主要的深度学习库。 2.1 Python环境配置 首先,我们需要安装Python。如果你的计算机上还没有安装Python,可以从Python的官方网站下...
一元线性回归 1、导入库 #!/usr/bin/env python# -*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 2、定义线性回归模型 defpredict(x,a,b):y_predict=a*x+breturny_predict 一元线性回归的模型如下: 公式1—一元线性回归模型 损失函数为: ...
建立一个多元线性回归模型Python 多元线性回归python代码,不多废话,放I/O图 这里给出相应的代码与注释importstatsmodels.apiassmfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp#生成随机数据defgenerateData2():
),对损失函数进行梯度下降,直至其收敛,这样预测情况与训练集的偏差就达到最小值,由此得出来的模型就有较好的预测效果。 损失函数推导过程 4.实例分析(波士顿房价) 波士顿房价 用python将表格数据集导入并绘制图像,将表中的(( ),( ),( ),...,(
在上一期中,关于线性回归模型的创建,我们对比了Python和R语言的具体代码实现,受到了很多网友的关注。也有一些朋友问到,关于线性回归模型的那些前提假设为什么没有作分享,这期和下期我们就来回答一下这个问题。由于线性回归模型的偏回归系数通过最小二乘法(OLS)实现的,关于最小二乘法的使用是有一些假设前提的,具体是...
那么,如何用Python来实现线性回归呢? 由于机器学习库scikit-learn的广泛流行,常用的方法是从该库中调用linear_model来拟合数据。虽然这可以提供机器学习的其他流水线特征(例如:数据归一化,模型系数正则化,将线性模型传递到另一个下游模型)的其他优点,但是当一个数据分析师需要快速而简便地确定回归系数(和一些基本相关统...
最后,我们可以使用拟合参数theta来计算训练模型的Cost Function(误差)。 computeCost(X, y, g) 好了,让我们通过绘制图表来看一下线性回归的结果吧。 #变量的定义域和取样的个数x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100)#输出predictionf = g[0, 0] + (g[0, 1] * x)fig...