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        python機器學(xué)習(xí)線性回歸算法

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:zyh
        時間: 2023-05-31 15:00:00 1685516400

          在 Python 中實現(xiàn)線性回歸算法有多種方式,以下是一種常用的方法:

          1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集,并進(jìn)行特征縮放(將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化)。

          2. 導(dǎo)入必要的庫: NumPy 和 Pandas 用于數(shù)據(jù)操作, Matplotlib 用于可視化。

          3. 引入線性回歸模型:引入 Scikit-Learn 中的線性回歸模型,如下所示:  

        from sklearn.linear_model import LinearRegression

          4. 創(chuàng)建線性回歸對象:創(chuàng)建 LinearRegression() 對象。  

        lin_reg = LinearRegression()

          5. 訓(xùn)練模型:使用訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練。 

        lin_reg.fit(X_train, y_train)

          其中,X_train 是訓(xùn)練集特征,y_train 是訓(xùn)練集標(biāo)簽。

          6. 預(yù)測結(jié)果:使用測試集進(jìn)行預(yù)測。 

        y_pred = lin_reg.predict(X_test)

          其中,y_pred 是測試集的預(yù)測標(biāo)簽。

          7. 可視化:使用 Matplotlib 可視化結(jié)果。 

        plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
        plt.plot(X_test, y_pred, color='blue')
        plt.title('Linear Regression')
        plt.xlabel('Independent Variable')
        plt.ylabel('Dependent Variable')
        plt.show()

          完整代碼示例: 

        import pandas as pd
        import numpy as np
        import matplotlib.pyplot as plt
        from sklearn.model_selection import train_test_split
        from sklearn.linear_model import LinearRegression

        # 讀取數(shù)據(jù)
        dataset = pd.read_csv('data.csv')

        # 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
        X = dataset.iloc[:, :-1].values
        y = dataset.iloc[:, 1].values
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3, random_state=None)

        # 特征縮放
        from sklearn.preprocessing import StandardScaler
        sc_X = StandardScaler()
        X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
        X_test = sc_X.transform(X_test)

        # 創(chuàng)建線性回歸對象
        lin_reg = LinearRegression()

        # 訓(xùn)練模型
        lin_reg.fit(X_train, y_train)

        # 預(yù)測結(jié)果
        y_pred = lin_reg.predict(X_test)

        # 可視化
        plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
        plt.plot(X_test, y_pred, color='blue')
        plt.title('Linear Regression')
        plt.xlabel('Independent Variable')
        plt.ylabel('Dependent Variable')
        plt.show()

          注:data.csv 數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含兩列數(shù)據(jù),第一列為特征,第二列為標(biāo)簽。

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