深度學習基礎06 多元回歸分析（下）

這篇文章寫一下如何用python實現多元回歸分析

還是繼續上乙個例子：

資料如下:

把這些資料貼上到csv檔案中進行處理

##引入資料報

from numpy import genfromtxt#把匯入的資料轉化為numpy.array
import numpy as np
from sklearn import datasets,linear_model
datapath=r'c:\users\多歡喜\desktop\python小課\機器學習\機器學習01---基礎高階強化\第一階段-深度學習基礎\**與素材(1)\delivery.csv'
deliverydata=genfromtxt(datapath,encoding=
'utf-8-sig'
,delimiter=
',')
print
("data:"
,deliverydata)
#把前兩列當做乙個矩陣，作為自變數
x=deliverydata[:,
:-1]
#取前兩列
#最後一列為y，因變數
y=deliverydata[:,
-1]print
('x:'
,x)print
('y:'
,y)regr=linear_model.linearregression(
)regr.fit(x,y)
print
('coefficients:'
,regr.coef_)
#係數print
('intercept:'
,regr.intercept_)
#截距 
#**xpred=[[
102,6]
]ypred=regr.predict(xpred)
print
('predicted y:'
,ypred)

原始資料型別：

同樣匯入csv檔案中，轉化一下格式

中間插入3列資料，0 1 2 分別代表三種車型，是哪一種車型，就在對應車型下寫1

建立新的csv檔案

**幾乎沒變，稍微改一下即可

##引入資料報

from numpy import genfromtxt#把匯入的資料轉化為numpy.array
import numpy as np
from sklearn import datasets,linear_model
datapath=r'c:\users\多歡喜\desktop\python小課\機器學習\機器學習01---基礎高階強化\第一階段-深度學習基礎\**與素材(1)\deliverydummydone.csv'
deliverydata=genfromtxt(datapath,encoding=
'utf-8-sig'
,delimiter=
',')
print
("data:"
,deliverydata)
#把前兩列當做乙個矩陣，作為自變數
x=deliverydata[:,
:-1]
#拋棄最後一列
#最後一列為y，因變數
y=deliverydata[:,
-1]print
('x:'
,x)print
('y:'
,y)regr=linear_model.linearregression()#
#regr.fit(x,y)
#print
('coefficients:'
,regr.coef_)
#係數print
('intercept:'
,regr.intercept_)
#截距 
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