python实现简单的单变量线性回归方法

 更新时间:2018年11月08日 11:45:29   作者:xckkcxxck   我要评论

今天小编就为大家分享一篇python实现简单的单变量线性回归方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

线性回归是机器学习中的基础算法之一,属于监督学习中的回归问题,算法的关键在于如何最小化代价函数,通常使用梯度下降或者正规方程(最小二乘法),在这里对算法原理不过多赘述,建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。

这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。

sklearn对机器学习方法封装的十分好,基本使用fit,predict,score,来训练,预测,评价模型,

一个简单的事例如下:

from pandas import DataFrame
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
 
X=[]
Y=[]
with open("C:\\Users\\www\\ex1data1.txt","r") as f:  #读取txt文件。
 for line in f:
  p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in line.split(',')]
  X.append(p_tmp)
  Y.append(E_tmp)
 #'data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')
# X=data[0]
# Y=data[1] 
data=DataFrame(X,columns={'a'})
data['b']=b
X=DataFrame(X)
 
fig = plt.figure()         
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.scatter(data['a'],data['b'])   #显示X,Y的散点图
 
def linear_model_main(X,Y,predict_value): #定义一个使用线性回归的函数
 regr=linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X,Y)  #训练模型
 predict_output=regr.predict(predict_value) #预测
 predictions={}        #用一个集合装以下元素
 predictions['intercept']=regr.intercept_  #截距
 predictions['codfficient']=regr.coef_   #斜率(参数)
 predictions['predict_value']=predict_output  #预测值
 return predictions
 
result = linear_model_main(X,Y,1500)    #调用函数
print(result['predict_value'])
 
 
def show_predict(X,Y):
 regr=linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X,Y) 
 plt.scatter(X,Y,color='blue')
 plt.plot(X,regr.predict(X),color='red')
 
show_predict(X,Y)

最后拟合结果如图:

python 单变量线性回归

以上这篇python实现简单的单变量线性回归方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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