sklearn——一元线性回归

最新推荐文章于 2024-08-18 20:51:39 发布
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分类专栏： 线性及非线性回归 文章标签： Python sklearn 线性回归
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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[:
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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 7934
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。
python sklearn 线性回归 报错_【Python】机器学习（一）——简单线性回归
weixin_33660045的博客
01-28 396
本文大纲一、机器学习及其步骤二、简单线性回归相关性分析协方差和相关系数简单线性回归线性评估模型准确度相关关系和因果关系三、总结一、机器学习及其步骤1.人工智能、机器学习、深度学习的关系：人工智能范围很广，包括了机器学习，而深度学习是机器学习的一种算法。2.机器学习步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型评估3.机器学习中特征和标签的概念特征：好比一个橘子的颜色，大小。即数据的属性。标签：根据橘子颜色...
sklearn- 一元线性回归
weixin_44632711的博客
11-16 1057
# 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实现一元线性回归
weixin_44831924的博客
01-02 1177
sklearn实现一元线性回归        sklearn是完成机器学习最常用的库。此库封装了很多种机器学习算法，算法的细节都被封装在库里面，我们使用时只需要调用它的接口就可以了。 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplot...
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 3399
sklearn实现一元线性回归 【Python机器学习系列（五）】
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 1592
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
用python玩点有趣的数据分析——一元线性回归分析实例
键盘上的手艺人
05-14 1万+
本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元回归分析。
线性回归练习————线性回归、Anscombe四重奏以及【SVM线性分类】鸢尾花Iris数据集分析
MrKaj的博客
03-20 1277
文章目录一、线性回练习1. 一元线性回归练习二、四重奏数据集分析三、小结 一、线性回练习 1. 一元线性回归练习 高尔顿数据集进行线性回归分析 父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析 数据整理，一般获得的数据都会比较多，必须先分析整理数据，以下图为例。 每个家庭中父亲母亲身高肯定一定，所以不用去求平均值，针对每个家庭中子女性别的不同，我分为了两个表 子表 女表 2.因为这两个表中或多或少都会存在家庭编号重复的问题 所以分别对两个表的子女身高求平均值可得新表 对上述数据分析之后得出结果 父
python3机器学习sklearn之线性回归
04-23
例如，对于一元线性回归，我们可以使用`sklearn.linear_model.LinearRegression()`类。这个类有几个关键参数，如`fit_intercept`用于决定是否计算模型的截距，`normalize`控制数据是否需要在拟合前进行归一化，`copy...
逻辑回顾和线性回归的区别_快速回顾各种回归技术
weixin_26642481的博客
08-31 1032
逻辑回顾和线性回归的区别Here a piece of technical information on the regression types and techniques available in machine learning. It is a reference article to give little insight into the advantage and disadvan...
机器学习算法基础——sklearn求一元线性回归
小黄的博客
11-13 478
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-sklearn-一元线性回归
weixin_42030577的博客
04-16 490
首先导入要用到的包 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 载入数据 data = np.genfromtxt(r"G:\work\python\jupyter_notebook_work\机器学习\回归\data.csv",delimi...
sklearn - 一元线性回归
weixin_40533189的博客
05-13 457
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...
Python实现机器学习一（实现一元线性回归）
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XXiaoLEI的专栏
10-24 2万+
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可
用sklearn实现一元线性回归
gh6267的博客
08-17 498
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[:,...
sklearn线性回归_一元线性回归(附代码实现)
weixin_39907316的博客
12-08 473
夜星辰：为什么线性回归也是神经网络​zhuanlan.zhihu.com之前写过一篇关于线性回归的文章，是和神经网络一起讲解的。这次就来仔细探究一下一元线性回归的细节（多元线性回归下回讲） 上面公式不难，初中生都知道，代表的是一条在平面上的线。而我们的目标是找出最佳的参数a，b使损失函数尽可能小。上篇文章说了什么是损失函数，这里先将它贴出来 解释一下公式， 是标签，也就是真实值，后面的 其实就...
【Python】sklearn LinearRegression 一元线性回归预测并得出回归方程
milkign的博客
11-29 1594
用 python 的 sklearn LinearRegression 进行一元线性回归预测并得出回归方程。
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 2036
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。
农业方面一元线性回归案例
最新发布
03-18
### 关于农业数据分析中的一元线性回归案例 在一元线性回归的应用场景下，通常会涉及单一自变量与因变量之间的关系建模。对于农业领域而言，常见的应用可能包括作物产量预测、土壤肥力评估以及气象条件对农作物的...
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