sklearn- 一元线性回归

最新推荐文章于 2022-11-29 11:41:01 发布
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分类专栏： 机器学习 # 线性回归以及非线性回归 文章标签： sklearn 线性回归 python
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# 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 =
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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 7932
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-线性回归
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2301_77698138的博客
08-18 2033
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——一元线性回归
shanshuyue的博客
11-06 854
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
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）】
sklearn-一元线性回归.ipynb
10-11
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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
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...
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...
Python实现机器学习一（实现一元线性回归）
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XXiaoLEI的专栏
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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
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...
机器学习算法基础——sklearn求一元线性回归
小黄的博客
11-13 477
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...
线回与非线回---sklearn-一元线性回归
perkz的博客
02-20 225
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...
【Python】sklearn LinearRegression 一元线性回归预测并得出回归方程
milkign的博客
11-29 1592
用 python 的 sklearn LinearRegression 进行一元线性回归预测并得出回归方程。
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...
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 一元非线性回归
10-18
2. 将一元非线性回归转化为多项式回归 ```python # 转化为多项式回归 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X_poly = poly.fit_transform(x.reshape(-1, 1)) ``` 3. 训练模型并进行预测 ```...
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