python中常用的三種線性回歸

from sklearn.linear_model import linearregression

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [[1],[4],[3]] #輸入x
y = [3,5,3] #輸入y
lr = linearregression().fit(x,y)
z = np.linspace(0,5,20) 
plt.scatter(x,y,s=80)
plt.plot(z, lr.predict(z.reshape(-1,1)),c='k')#reshape將z改為任意行，一列
plt.title('straight line')
plt.show()
print('\n\n直線方程為：')
plt.plot(z, lr.predict(z.reshape(-1,1)),c='k')#reshape任意行，一列
plt.title('straight line')
plt.show()
print('\n\n直線方程為：')
print('**********====')
print('y = '.format(lr.coef_[0]),'x','+'.format(lr.intercept_))
print('**********====')
print('直線係數為：'.format(lr.coef_[0]))
print('**********====')
print('直線截距為：'.format(lr.intercept_))
1.最小二乘法
from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import linearregression #最小二乘法
x,y=make_regression(n_samples=100,n_features=2,n_informative=2,random_state=38)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=8)
lr = linearregression().fit(x_train, y_train)
print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_[:]))
print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_))
print("訓練資料集得分：".format(lr.score(x_train, y_train)))
print("測試資料集得分：".format(lr.score(x_test, y_test)))
2.嶺回歸

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import ridge #嶺回歸
x,y=make_regression(n_samples=100,n_features=2,n_informative=2,random_state=38)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=8)
lr = ridge().fit(x_train, y_train)
print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_[:]))
print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_))
print("訓練資料集得分：".format(lr.score(x_train, y_train)))
print("測試資料集得分：".format(lr.score(x_test, y_test)))
3.套索回歸

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import lasso #套索回歸
x,y=make_regression(n_samples=100,n_features=2,n_informative=2,random_state=38)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=8)
lr = lasso().fit(x_train, y_train)
print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_[:]))
print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_))
print("訓練資料集得分：".format(lr.score(x_train, y_train)))
print("測試資料集得分：".format(lr.score(x_test, y_test)))
 
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