怎么用sklearn学习简单的线性回归

 时间:2024-10-15 03:10:52

1、请安装anaconda的python3+,这里面已经自带了需要用到的模块,比如sklearn、scipy等模块。

怎么用sklearn学习简单的线性回归

2、这里要处理的问题是—缇吾怩舭—给定一组数据X和yX = [[0,0],[1,1],[2,2]]y = [0,1,2]需要拟合一个二元函数f,使得:f(X[i])=y[i],其中,i=0,1,2

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3、这里介绍一下用线性表嚼秒躞句达式来表示这个f,需要加载下面的模块:from sklearn import linear_model

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4、创建一个有待定系数的线性函数:f = linear_model.LinearRegression()

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5、准备数据:X = [[0,0],[1,1],[2,2]]y = [0,1,2]

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6、拟合f,得到f的待定系数:f.fit(X,y)print(f.coef_)

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7、知道了系数,就可以构造这个函数:import numpy as npa = f.coef_def f(n): b = np.dot(np.array(n),a) return b用这个函数来预测:print(f([6,6]))

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8、f得到的预测结果是64位的浮点数:print(f([5,5]).dtype)

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9、所以,这里需要在函数f的return的数据转一下数据类型:def f(n): b = np.dot(np.array(n),a) return round(b).ast烤恤鹇灭ype(np.int8)四舍五入取整,再转化为int8类型的数据。

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