接着,我们将输入值(特征变量)和预期的输出值(预测标签)分离到单独的 numpy 数组中,输入以下代码: X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1) Y = pie_pumpkins['Price'] 请注意,我们必须对输入数据执行操作,以便线性回归库正确理解它。线性回归需要一个二维数组作为输入,其中数组的每一行都对...
【摘要】为研究一种建立土坝渗压分析回归数学模型的方法,在东圳水库选取两支编号为BS3、BS4的渗压计，收集该渗压计的历史监测数据和相应水库水位监测数据，经Grubbs准则处理后，先采用最小二乘法分别建立两监测数据间的一元线性回归模型，采用相关系数法进行可信度检验，并应用模型预测渗压值和控制库水位。所建立的...
接着,我们将输入值(特征变量)和预期的输出值(预测标签)分离到单独的 numpy 数组中,输入以下代码: X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1) Y = pie_pumpkins['Price'] 请注意,我们必须对输入数据执行操作,以便线性回归库正确理解它。线性回归需要一个二维数组作为输入,其中数组的每一行都对...