使用RANSAC算法实现鲁棒回归的Python代码

最新推荐文章于 2025-04-29 09:22:12 发布
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文章标签： python 算法 回归
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本文介绍如何使用RANSAC算法在Python中进行鲁棒回归，通过实例展示了RANSAC如何处理含有噪声和异常值的数据，有效地忽略异常值影响，提升模型稳健性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用RANSAC算法实现鲁棒回归的Python代码

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种利用随机采样与数据拟合相结合的迭代方法，常用于解决含有噪声和异常值的数据拟合问题。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现RANSAC算法来进行鲁棒回归。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们创建一个带有噪声和异常值的数据集：

np.random.seed(0)
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