線回與非線回 sklearn 多元線性回歸

前面用自寫函式解決了多元問題，現在用sklearn庫來解決多元線性問題

#老朋友，不介紹了

import numpy as np
from numpy import genfromtxt
#把線性回歸模型庫單獨匯出來
from sklearn import linear_model
#把畫圖工具庫匯出來
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

#讀入你的資料

data = genfromtxt(r"delivery.csv"
,delimiter =
',')
print
(data)

#切割資料，和原先一樣的方法

#需要什麼就切什麼
x_data = data[:,
:-1]
y_data = data[:,
-1]print
(x_data)
print
(y_data)

#建立回歸模型

#帶入切分好的資料
model = linear_model.linearregression(
)model.fit(x_data,y_data)

#係數

print
("model.coef:"
,model.coef_)
#截距print
("model.intercept:"
,model.intercept_)
#測試一下
x_test =[[
102,4]
]predict = model.predict(x_test)
print
("predict:"
,predict)

#使用add_subplot函式來建立3d面

ax = plt.figure(
).add_subplot(
111,projection =
'3d'
)ax.scatter(x_data[:,
0],x_data[:,
1],y_data,c=
'r',marker =
'o',s=
100)
x0 = x_data[:,
0]x1 = x_data[:,
1]#使用meshgrid函式生成網格矩陣
x0,x1 = np.meshgrid(x0,x1)
z = model.intercept_ + x0*model.coef_[0]
+x1*model.coef_[1]
#畫3d圖
ax.plot_su***ce(x0,x1,z)
#設定座標軸名稱
ax.set_xlabel(
'miles'
)ax.set_ylabel(
'num of delivers'
)ax.set_zlabel(
'time'
)#顯示影象
效果還是不錯的，而且這個圖可以移動，方便檢視！
 
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