Python数据读取与线性回归分析

待我称王封你为后i 2021-12-23 08:21 367阅读 0赞

## 数据读取 ##

import pandas as pd
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt

在csv数据干净整洁，数据规整无误的情况下，是可以直接进行读取的。

import pandas as pd
    df = pd.read_csv('C:\\Users\\TD\\Desktop\\项目\\mite_xy.csv')
    df = pd.read_csv('C:/Users/TD/Desktop/项目/mite_xy.csv')
    df = pd.read_csv('C://Users//TD//Desktop//项目//mite_xy.csv')
    df.head(n=1)
        x1    y   x2   x3
    0  0.2  0.1  0.2  0.1

## 数据集的划分 ##

数据集的划分和X和Y的区分

data.head(n=1)   
    data.iloc[:,1] # 提取第一列数据
    data[0:2] # 提取两行数据
    print (data.iloc[[0,2],[1,2]])  #自由选取行位置和列位置对应的数据切片
    X= data[['x1','x2','x3']]  #选取列名为x1,x2,x3的列作为X
    Y= data[['y']]   #选取列名为y的作为Y.
    ##对上述的X和Y进行划分为3和7
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=42)

## 建立回归模型 ##

reg_bos = linear_model.LinearRegression()
    mode= reg_bos.fit(X_train, y_train)   #用训练集数据进行X和Y的回归

# 查看回归系数和截距 #

mode.coef_[0][0] ## 查看常数项
       0.005671216373405902
    mode.intercept_[0]  ## 查看参数项
       0.5342019853246204

# 计算R方 #

mode.score(x, y)
    0.17721718179269352

# 打印整个模型 #

print("Y = " + str(mode.intercept_[0]) + " + " + str(mode.coef_[0][0]) + " * X")
    NOX = 0.17721718179269352 + 0.005671216373405902 * X

# 进行预测 #

x_test = np.array([[0.5]])
    mode.predict(x_test)[0][0]
    0.5370375935113233

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