匯入sklearn以及相關庫
from sklearn.linear_model import linearregression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
載入資料
為了匹配sklearn庫中要求的資料格式,應該增加乙個維度
x_data = data[:,
0, np.newaxis]
y_data = data[:,
1, np.newaxis]
建立並擬合模型
model = linearregression(
)model.fit(x_data, y_data)
linearregression(copy_x=
true
, fit_intercept=
true
, n_jobs=
1, normalize=
true
)
最後則是畫圖看效果
一元線性回歸模型
在回歸模型裡,線性回歸絕對是最簡單的,但這並不妨礙它成為回歸問題上的佼佼者。對於絕大部分的資料分析場景,線性回歸是我們的首選。歸其原因,有幾點 模型簡單且適用於大資料。訓練起來也非常快,資源消耗也少。線性回歸的評估標準?一種最簡單的方法就是測量真實值和 值之間的差異,也叫做誤差。假設一條線很好地擬合...
SPSS一元線性回歸
回歸分析 是資料分析中最基礎也是最重要的分析工具,絕大多數的資料分析問題,都可以使用回歸的思想來解決。回歸分析的任務就是 通過研究自變數x和因變數y的相關關係,嘗試去解釋y的形成機制,進而達到通過x去 y的目的。相關性 因果性 y為因變數 x為自變數 回歸分析的使命 1 識別重要變數 識別並判斷,哪...
一元線性回歸模型
按西瓜書公式寫的,比較簡陋,但可以執行幫助理解 import math d 65 6 50,5 120,15 98 12 51,6 66 8 70,10 78 11 75,10 120,8 45 7 該資料集表示 體重,血糖值 體重為x 血糖值為標記 一元線性回歸試圖求得g ax b使g擬合f 輸入...