用sklearn实现一元线性回归

最新推荐文章于 2025-03-11 22:12:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-11 22:12:13 发布 · 517 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种使用Python的Scikit-Learn库进行线性回归的方法。通过读取CSV文件中的数据，构建线性回归模型，并用Matplotlib可视化模型预测结果与实际数据之间的关系。这为理解机器学习中的基本回归分析提供了实践案例。 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")
x_data = data[:, 0, np.newaxis]
y_data = data[:, 1, np.newaxis]

model = LinearRegression()
model.fit(x_data, y_data)

plt.plot(x_data, y_data, 'b.')
plt.plot(x_data, model.predict(x_data), 'r')
plt.show()

 

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归
iioSnail的博客
10-18 8226
简单的线性回归就是使用一根直线去拟合一种趋势。例如：我们有一批房屋面积与房价的数据。X = [100, 110, 120, 130, 140] # 房屋面积（m^2）y = [100 * 1, 110 * 1.05, 120 * 1.1, 130 * 0.95, 140 * 0.9] # 房价（万元）plt.show()此时，我们通过观察图像，可以假设房屋面积与房价是呈一种线性关系的。房价a∗房屋面积b房价=a * 房屋面积 + b房价a∗房屋面积b。但我们并不知道aaa和。
sklearn实现一元线性回归
zdx2585503940的博客
03-11 1627
sklearn（Scikit-learn）是Python中用于机器学习的一个非常流行的库，它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。sklearn中的线性模型模块是linear_model，linear_model包含了多种多样的类和函数，我们使用LinearRegression类来进行线性回归。我们使用的是广告投入与销售额之前关系的数据。
sklearn——一元线性回归
shanshuyue的博客
11-06 876
from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据 data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") x_data = data[:,0] y_data = data[:,1] plt.scatter(x_data,y_data) plt.show() print(x_data.shape) x
sklearn实现一元线性回归 【Python机器学习系列（五）】
侯小啾技术博客
08-07 3533
sklearn实现一元线性回归 【Python机器学习系列（五）】
sklearn- 一元线性回归
weixin_44632711的博客
11-16 1084
# sklearn完成机器学习的常用的库,算法封装在程序中，只需调用接口就可以使用机器学习算法 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据 data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") x_data = data[:,0] y_data = data[:,1] plt.scatter(x
sklearn - 一元线性回归
weixin_40533189的博客
05-13 471
form sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.genfromtxt('data.csv' , delimiter = ",") x_data = data[:,0] y_data = data[:,1] plt.sca...
sklearn实现多元线性回归
最新发布
zdx2585503940的博客
03-11 1377
本篇我们重点介绍了多元线性回归模型，在整个实现过程中，可以发现一元线性回归的不同之处在于自变量的个数。多元线性回归中有多个自变量，而一元线性回归只有一个自变量。希望能帮助大家更深刻的理解多元线性回归，并且明白与一元线性回归的区别。
梯度下降法 - sklearn一元线性回归
qq_45313604的博客
09-25 302
from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #载入数据,delimite表示分隔符为逗号 data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",") x_data=data[:,0] y_data=data[:,...
sklearn线性回归
微信号：RunsenLiu
05-27 1555
来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组...
机器学习算法基础——sklearn求一元线性回归
小黄的博客
11-13 496
一元线性回归包含一个因变量一个自变量； 这两个变量的关系采用一条直线来模拟 y = ax + b from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据 data = np.genfromtxt("C:\\ML\\chap...
机器学习：利用sklearn方法的一元线性回归模型（通过成绩预测绩点）
AI~天海的博客
09-02 1633
这是之前学习线性回归时做的模型，精简版如果去掉注释只用了16行~~ 首先需要数据：一个班级内所有人某课程的成绩、所有人最后的平均绩点（当然数据越多越好） 72 2.5 81 2.98 61 1.76 81 2.89 72 2.24 56 2.25 68 2.03 60 1.97 60 2.16 89 2.48 73 2.22 60 1.9 72 2.29 86 2.69
【Python】sklearn LinearRegression 一元线性回归预测并得出回归方程
milkign的博客
11-29 1628
用 python 的 sklearn LinearRegression 进行一元线性回归预测并得出回归方程。
线回与非线回---sklearn-一元线性回归
perkz的博客
02-20 243
前言： 使用sklearn库会比自己写函数要简单，而且不容易报bug，只是参数较多，需要在使用过程中进行体会。 正文: from sklearn.linear_model import LinearRegression #这个数据库是sklearn其中之一，可以使用线性回归的相关的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #上面两...
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 2383
sklearn（Scikit-learn）是Python中用于机器学习的一个非常流行的库，它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。在sklearn中，线性回归可以通过LinearRegression类来实现。线性回归模型易于理解和解释，模型的参数（系数和截距）直接反映了自变量对因变量的影响。但是预测能力有限，比如数据比较复杂的时候。
sklearn中的线性回归学习
qq_37610062的博客
09-10 447
sklearn 中的线性回归模块实例 1. 使用sklearn中 datases模块中的 波士顿房价数据； 源数据中y（房价）在50万时，会有不正确，所以选择 y < 50的数据 2.对数据进行thain test 分割 3.调用sklearn.linear_model 中的LinearRegression 模块创建实例化； 并传入训练数据、训练模型： 4. 查看模型的系...
【机器学习】一元线性回归
YG爱木木
03-09 2341
1.一元线性回归是学习机器学习的基础部分。通常的问题模型是：问题的结果一般只有一个因素影响（怎么可能在现实的生活中找到这么简单的问题？？？）并且和这个因子成近似线性的关系。我们可以通过线性回归来找到这条回归直线，进而可以预测到下一步的结果。由于我们需要把数据可视化掉，所以我们还是先看看基本的可视化数据的一些东西。 （1）首先这是我们的数据：可以自己造数据 ...
用sklearn函数实现一元线性回归
04-03
以下是使用sklearn函数实现一元线性回归的示例代码： ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 输入数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1)) y = np.array([2, 4, 5, 4, 5]) # 创建模型并拟合数据 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 打印模型参数 print('斜率：', model.coef_[0]) print('截距：', model.intercept_) ``` 输出结果为： ``` 斜率： 0.6 截距： 2.2 ``` 其中，`LinearRegression`是sklearn中的线性回归模型，`fit`方法用于拟合数据，`coef_`和`intercept_`属性分别表示回归系数和截距。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值