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这篇文章主要介绍了python怎么实现简单的单变量线性回归方法,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。
sklearn对机器学习方法封装的十分好,基本使用fit,predict,score,来训练,预测,评价模型,
一个简单的事例如下:
from pandas import DataFrame from pandas import DataFrame import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,linear_model X=[] Y=[] with open("C:\\Users\\www\\ex1data1.txt","r") as f: #读取txt文件。 for line in f: p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in line.split(',')] X.append(p_tmp) Y.append(E_tmp) #'data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')
# X=data[0]
# Y=data[1]
data=DataFrame(X,columns={'a'}) data['b']=b X=DataFrame(X) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) plt.scatter(data['a'],data['b']) #显示X,Y的散点图 def linear_model_main(X,Y,predict_value): #定义一个使用线性回归的函数 regr=linear_model.LinearRegression() regr.fit(X,Y) #训练模型 predict_output=regr.predict(predict_value) #预测 predictions={} #用一个集合装以下元素 predictions['intercept']=regr.intercept_ #截距 predictions['codfficient']=regr.coef_ #斜率(参数) predictions['predict_value']=predict_output #预测值 return predictions result = linear_model_main(X,Y,1500) #调用函数 print(result['predict_value']) def show_predict(X,Y): regr=linear_model.LinearRegression() regr.fit(X,Y) plt.scatter(X,Y,color='blue') plt.plot(X,regr.predict(X),color='red') show_predict(X,Y)
最后拟合结果如图:
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“python怎么实现简单的单变量线性回归方法”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!