线性回归分析

╰半橙微兮° 2024-02-19 12:10 54阅读 0赞

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Mon Oct  8 14:02:28 2018
    
    @author: Administrator
    """
    
    import os
    dir(os)
    os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\10-8\04-回归分析\data')
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import numpy as np
    X=np.array([ [0,0],[1,1],[2,2]]) 
    y=np.array([0,1,2])
    clf=LinearRegression().fit(X,y)
    clf.predict([[4,3]])
    clf.get_params()
    print(clf)
    
    
    from sklearn.datasets import load_boston
    boston=load_boston()
    import pandas as pd
    data=pd.DataFrame(boston.data)
    target=boston.target
    
    m=LinearRegression().fit(data.iloc[:,5:6],target)
    pre =m.predict(data.iloc[:,5:6])
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    plt.figure(figsize=(8,8))
    plt.scatter(data.iloc[:,5:6],target)
    plt.plot(data.iloc[:,5:6],pre,color='r')
    plt.title('线性回归')
    plt.ylabel('房价')
    plt.xlabel('平均房间数')
    plt.show()

![70][]

![70 1][]

[70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/9691a511cb00457c80089574f16dcb46.png
[70 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/482f53f98c4b42ebbf25e90e5ffe33ab.png

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-- coding: utf-8 -- """ Created on Mon Oct 8 14:02:28 2018 @autho

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