python一元一次線性回歸

本文 給出 一元一次線性回歸的**實現 ，下篇文章會給出機器學習中提到的最小二乘法求線性回歸  這個線性回歸我是假設樓層與房價是線性回歸舉得列子，資料是隨便寫的，

# required packages

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
# function to get data
def 
get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)  #here ,use pandas to read cvs file.
xparameter = 
yparameter = 
for single_square_feet ,single_price_value in 
zip(data['floor'],data['price']):#遍歷資料，
return xparameter,yparameter
#print(get_data("d:/input_data.csv"))
#function for fitting our data to linear model
def 
linear_model_main(xparameter,yparameter,floorvalue):
# create linear regression object
regr = linear_model.linearregression()
regr.fit(xparameter, yparameter)   #train model
price = regr.predict(floorvalue)
predictions = {}
predictions['intercept '] = regr.intercept_
predictions['coefficient'] = regr.coef_
predictions['price'] = price
return predictions
x,y = get_data('d:/data.csv')
floorvalue = 18
result = linear_model_main(x,y,floorvalue)
print ("intercept  value " 
, result['intercept '])
print ("coefficient" 
, result['coefficient'])
print ("price value: "
,result['price'])
# function to show the resutls of linear fit model
def 
show_linear_line(x_parameters,y_parameters):
# create linear regression object
regr = linear_model.linearregression()
regr.fit(x_parameters, y_parameters)
plt.scatter(x_parameters,y_parameters,
color='blue')
plt.plot(x_parameters,regr.predict(x_parameters),
color='red'
,linewidth=4)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
return
show_linear_line(x,y)

一元線性回歸模型 Python

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一元線性回歸模型

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