sklearn 線性回歸簡單應用

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
# 樣本準備
train_x = np.linspace(-1
,1,100
)train_y =
2* train_x + np.random.randn(
*train_x.shape)
*0.3
# y=2x，但是加入了雜訊
# 顯示模擬資料點
("輸入6，的模型**結果："
, model.predict(6)
)print
("線性模型的斜率與截距："
, model.coef_, model.intercept_)
# y = kx+b
print
("使用斜率與截距的計算結果："
("模型評估的分值："
, model.score(x_test.reshape(20,
1), y_test.reshape(20,
1)))

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(model,
"train_model.m"
)model = joblib.load(
"train_model.m"
)print
("匯入模型，並輸入6得到的**結果："
, model.predict(6)
)

sklearn 線性回歸 sklearn 線性回歸

sklearn 線性回歸 資料集匯入，以及模型的建立，和線性回歸的應用。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear model from sklearn.metrics ...

sklearn 線性回歸

在統計學中，線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸,大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。這反過來又應當由多個相關的...

Sklearn實現線性回歸

sklearn是機器學習中常用的第三方模組，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸 regression 降維 dimensionality reduction 分類 classfication 聚類 clustering 等方法。今天我們用sklearn實現乙個最簡單的線性回歸模型。coding...