python编程线性回归代码示例

让我们来详细讲解一下 "Python编程线性回归代码示例" 的完整攻略。

简介

在机器学习和数据挖掘领域，线性回归是一种常用的统计分析方法，用于分析和建立变量之间的线性关系。本文将提供 Python 编程的线性回归代码示例。

准备工作

在开始编写代码之前，需要安装以下 Python 库：

• numpy：用于在 Python 中进行科学计算
• matplotlib：用于绘制数据图表
• scikit-learn：用于机器学习的 Python 库

在安装完毕后，我们可以开始编写代码了。

示例1：单变量线性回归

在这个示例中，我们将使用单变量线性回归算法来预测商品销售量。我们将使用一个简单的数据集，其中包含商品的价格和销售量。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。我们可以使用numpy库将数据读取到Python中。

import numpy as np
data = np.loadtxt('data1.txt', delimiter=',')

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。训练集将用于训练模型，测试集将用于测试模型的准确性。我们可以使用scikit-learn库的train_test_split函数来完成这个任务。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, 0], data[:, 1], test_size=0.2)

现在，我们可以使用scikit-learn库中的linear_model模块来训练模型了。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train.reshape(-1,1), y_train.reshape(-1,1))

训练完成后，我们可以使用模型来预测测试集的销售量并比较预测值与实际值之间的误差。

y_pred = regressor.predict(X_test.reshape(-1,1))
error = np.mean((y_test.reshape(-1,1) - y_pred)**2)
print(error)

最后，我们可以使用matplotlib库绘制模型的图形。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red')
plt.show()

示例2：多变量线性回归

多变量线性回归用于分析多个变量之间的关系，本示例中将使用糖尿病数据集。这个数据集包含了一些有关患者的医疗数据，例如性别、年龄、BMI和血压等指标。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。

from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2)

接下来，我们可以使用scikit-learn库中的linear_model模块来训练模型了。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用模型来预测测试集的结果，并比较预测值与实际值之间的误差。

y_pred = regressor.predict(X_test)
error = np.mean((y_test - y_pred)**2)
print(error)

最后，我们可以使用matplotlib库绘制模型的图形。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

结论

以上就是两个示例，其中一个演示了单变量线性回归，另一个演示了多变量线性回归。通过这些示例，我们可以了解Python如何实现线性回归，包括数据操作，模型训练和测试、绘图等。希望本文提供了对Python编程线性回归的完整攻略。