Python实战：一元线性回归分析案例详解

最新推荐文章于 2024-11-22 16:24:09 发布
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本文详细介绍了如何使用Python进行一元线性回归分析，包括数据准备、数据可视化、构建线性回归模型、可视化拟合结果和预测房价。通过实例展示了线性回归在预测分析中的应用。

Python实战：一元线性回归分析案例详解

在数据分析和机器学习领域中，线性回归是常用的一种方法。其中，一元线性回归是最简单的线性回归，它建立在只有一个自变量和一个因变量之间的关系上。本文将详细讲解如何使用Python进行一元线性回归分析。

数据准备

我们首先需要准备数据，以房屋价格和房屋面积为例。我们假设这些数据已经存储在CSV文件中，并且读入到了Pandas的DataFrame中。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('house_data.csv')

# 查看数据前5行
print(df
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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机械学习--线性回归---三个小案例
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对于线性回归的代码，不管是几元的数据，编程思路都一样数据准备：均使用pandas的read_csv函数读取 CSV 格式的数据集，获取分析所需的原始数据。（不同的数据集修改读取的cv2函数就行）相关性分析：通过corr()方法计算关注变量（特征与目标变量）之间的相关系数，初步了解变量间的关联程度。（这一步是必须的低于80%的数据集就不适合用线性回归了）模型构建与训练实例化类创建线性回归模型。确定自变量（特征变量）和因变量（目标变量），从数据中选取对应列。调用fit()
python 进行一元线性回归并输出相关结果,Python 一元线性回归 - 树懒学堂
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学了一段时间爬虫，接下来学学数据分析吧（感觉有点难，从简单的学起吧），这次学习线性回归，根据广告投入预测销售额，数据参考如下： 以下是代码，自行消化哈： from pandas import read_csv from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression data = read_csv('data.csv',encoding='gbk') #画出散点图，求x和y的相关系数 p
Python解决简单的一元线性回归问题
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被用来进行预测的变量：自变量（independent variable）,也叫输入量（input）。若n为偶数，则中位数取中间两位数的平均值。被预测的变量：因变量（dependent variable）,也叫输出量（output）,是回归线性方程的系数，E(y)是在一个给定的x值下y的期望值（均值）。简单的线性回过通常呈现的是由两个或多个变量组成的他们之间的关系，1.2中位数（median）：一组数据中的中间位置的数据值。1.1均值（mean）：一组已知的数据中的平均值。的方差对所有的自变量x都是一样的；
python对于一元线性回归模型_利用Python进行一元线性回归分析
weixin_39913807的博客
11-26 440
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从理论到实践：基于线性回归的房价预测与模型优化详解
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1、线性回归的原理基础定义线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上属性间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。举个例子，一套房子的具有面积、卧室数量、卫生间数量等三个属性，该房子的售价与上述三个属性息息相关，可以根据实际情况构造出各个属性之间的线性关系表达式，表达式就被成为线性回归方程；房屋价格 = 0.8500 * 面积 + 0.0500 * 卧室数量 + 0.0015 * 卫生...
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在进行回归分析时，重点考虑的参数有R-squared、Prob(F-statistic)以及P>|t|的两个值，这4个参数是我们需要注意的，通过这4个参数我们就能判断我们的模型是否是线性显著的，同时知道显著的程度如何。上式中，\beta_0、\beta_1为待估参数，\epsilon为随机误差项，通常假定\epsilon \sim N(0,\sigma ^2)。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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