Sklearn實現線性回歸

sklearn是機器學習中常用的第三方模組，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸(regression)、降維(dimensionality reduction)、分類(classfication)、聚類(clustering)等方法。今天我們用sklearn實現乙個最簡單的線性回歸模型。

# coding=utf-8

import random
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import linearregression
x_data, y_data =
,# 隨機生成30個點
for x in
range(1
,30):
y = x *2+
5+(float
('%.2f'
% random.random())
*10-5
)[x]
)[y]
)# 建立線性模型
mode = linearregression(
)# 訓練
mode.fit(x_data, y_data)
# 畫圖
				
sklearn 線性回歸 sklearn 線性回歸
sklearn 線性回歸 資料集匯入，以及模型的建立，和線性回歸的應用。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear model from sklearn.metrics ...
				
線性回歸模型sklearn實現
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sklearn    線性回歸
在統計學中，線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸,大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。這反過來又應當由多個相關的...