详解基于Jupyter notebooks采用sklearn库实现多元回归方程编程

 更新时间:2020年03月25日 14:50:24   作者:w²大大   我要评论
这篇文章主要介绍了详解基于Jupyter notebooks采用sklearn库实现多元回归方程编程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、导入excel文件和相关库

import pandas;
import matplotlib;
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix;
 
data = pandas.read_csv("D:\\面积距离车站.csv",engine='python',encoding='utf-8')

显示文件大小

data.shape

data

二.绘制多个变量两两之间的散点图:scatter_matrix()方法

#绘制多个变量两两之间的散点图:scatter_matrix()方法
font = {
  'family' : 'SimHei'
}

matplotlib.rc('font', **font)
scatter_matrix(
  data[["area","distance", "money"]], 
  figsize=(10, 10), diagonal='kde'
)  #diagonal参数表示变量与变量本身之间的绘图方式,kde代表直方图
#求相关系数矩阵
data[["area", "distance", "money"]].corr()

x = data[["area", "distance"]]
y = data[["money"]]

三、导入sklearn

from sklearn.linear_model import LinearRegression

#建模
lrModel = LinearRegression()

#训练模型
lrModel.fit(x, y)

#评分
R2=lrModel.score(x, y)
print("R的平方:",R2)

#预测
lrModel.predict([[10, 110],[20, 110]])

#查看参数
lrModel.coef_

#查看截距
lrModel.intercept_

结果如下:


回归方程为:y=41.51x1-0.34x2+65.32

四、python全部代码

import pandas;
import matplotlib;
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix;

data.shape

#绘制多个变量两两之间的散点图:scatter_matrix()方法
font = {
  'family' : 'SimHei'
}

matplotlib.rc('font', **font)
scatter_matrix(
  data[["area","distance", "money"]], 
  figsize=(10, 10), diagonal='kde'
)  #diagonal参数表示变量与变量本身之间的绘图方式,kde代表直方图
#求相关系数矩阵
data[["area", "distance", "money"]].corr()

x = data[["area", "distance"]]
y = data[["money"]]

from sklearn.linear_model import LinearRegression

#建模
lrModel = LinearRegression()

#训练模型
lrModel.fit(x, y)

#评分
R2=lrModel.score(x, y)
print("R的平方:",R2)

#预测
lrModel.predict([[10, 110],[20, 110]])

#查看参数
lrModel.coef_

#查看截距
lrModel.intercept_

到此这篇关于详解基于Jupyter notebooks采用sklearn库实现多元回归方程编程的文章就介绍到这了,更多相关Jupyter notebooks sklearn多元回归方程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 解析pip安装第三方库但PyCharm中却无法识别的问题及PyCharm安装第三方库的方法教程

    解析pip安装第三方库但PyCharm中却无法识别的问题及PyCharm安装第

    这篇文章主要介绍了解析pip安装第三方库但PyCharm中却无法识别的问题及PyCharm安装第三方库的方法教程,本文图文并茂给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • python使用webbrowser浏览指定url的方法

    python使用webbrowser浏览指定url的方法

    这篇文章主要介绍了python使用webbrowser浏览指定url的方法,实例分析了Python操作webbrowser模块的技巧,非常简单实用,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • 浅谈Python的Django框架中的缓存控制

    浅谈Python的Django框架中的缓存控制

    这篇文章主要介绍了Python的Django框架中的缓存控制,包括Vary头部以外的其他头部使用等,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • 详解Python使用Plotly绘图工具,绘制甘特图

    详解Python使用Plotly绘图工具,绘制甘特图

    这篇文章主要介绍了Python使用Plotly绘图工具,绘制甘特图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-04-04
  • Python编程使用*解包和itertools.product()求笛卡尔积的方法

    Python编程使用*解包和itertools.product()求笛卡尔积的方法

    这篇文章主要介绍了Python编程使用*解包和itertools.product()求笛卡尔积的方法,涉及Python列表转换及itertools.product()求笛卡尔积相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2017-12-12
  • python tkinter窗口最大化的实现

    python tkinter窗口最大化的实现

    这篇文章主要介绍了python tkinter窗口最大化的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-07-07
  • 简单了解Python生成器是什么

    简单了解Python生成器是什么

    这篇文章主要介绍了简单了解Python生成器是什么,生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象,如果把迭代器比作 Android 系统,那么生成器就是 iOS,二者功能上差不多,但是生成器更优雅,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07
  • Python中生成器和迭代器的区别详解

    Python中生成器和迭代器的区别详解

    这篇文章主要介绍了Python中生成器和迭代器的区别详解,分享了相关代码示例,小编觉得还是挺不错的,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-02-02
  • Python中的几种矩阵乘法(小结)

    Python中的几种矩阵乘法(小结)

    这篇文章主要介绍了Python中的几种矩阵乘法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-07-07
  • python对配置文件.ini进行增删改查操作的方法示例

    python对配置文件.ini进行增删改查操作的方法示例

    .ini配置文件常被用作存储程序中的一些参数,通过它程序可以变得更加灵活。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python对配置文件.ini进行增删改查操作的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
    2017-07-07

最新评论