python實現(xiàn)線性回歸算法
更新時間：2021年04月20日 10:18:31 作者：Jepson2017
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現(xiàn)線性回歸算法，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文用python實現(xiàn)線性回歸算法，供大家參考，具體內(nèi)容如下
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 11 19:25:11 2019
"""
from sklearn import datasets, linear_model # 引用 sklearn庫，主要為了使用其中的線性回歸模塊
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，把數(shù)據(jù)寫入到numpy數(shù)組
import numpy as np # 引用numpy庫，主要用來做科學計算
import matplotlib.pyplot as plt # 引用matplotlib庫，主要用來畫圖
data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],
[168,57],[172,60],[176,62],[180,65],
[184,69],[188,72]])
# 打印出數(shù)組的大小
print(data.shape)
# TODO 1. 實例化一個線性回歸的模型
model=linear_model.LinearRegression()
# TODO 2. 在x,y上訓練一個線性回歸模型。 如果訓練順利，則regr會存儲訓練完成之后的結果模型
x,y=data[:,0].reshape(-1,1),data[:,1]
regr=model.fit(x,y)
# TODO 3. 畫出身高與體重之間的關系
plt.scatter(x,y,color="red")
# 畫出已訓練好的線條
plt.plot(x, regr.predict(x), color='blue')
# 畫x,y軸的標題
plt.xlabel('height (cm)')
plt.ylabel('weight (kg)')
plt.show() # 展示
# 利用已經(jīng)訓練好的模型去預測身高為163的人的體重
print ("Standard weight for person with 163 is %.2f"% regr.predict([[163]]))
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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