一次線性回歸擬合 二次線性回歸擬合

器學習一次回歸和二次回歸

reshape（行，列）可以根據指定的數值將資料轉換為特定的行數和列數###reshape（-1，1）之後，資料集變成了一列

#採用線性回歸方程**

lr=linearregression(
)lr.fit (x,y)

from sklearn.linear_model import linearregression

lr = linearregression(
)# 訓練模型(為了方便沒有拆封訓練集和測試集)
x = x.reshape(-1
,1)print
(x.shape)
lr.fit(x,y)
# 訓練過程就是尋找最佳權重和偏置的過程
print
('權重'
,lr.coef_,
'偏置'
,lr.intercept_)
y_predict = lr.predict(x)
plt.scatter(x,y)
# 生成線性圖,觀察**值與真實值的誤差
plt.plot(x,y_predict,color=
'r')
plt.show(
)print
(lr.score(x,y)
)

# y = w * x + b ===>  y = w1 * x**2 + w2 * x + b

print
((x**2)
.shape)
# hstack 在水平方向追加, vstack垂直方向疊加
x2 = np.hstack(
[x**
2,x]
)# 將x^2 作為跟x一樣的引數，使多計算乙個權重
print
(x2.shape)
## ```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在指定[-3,3]隨機生成size個隨機數(代表的特徵值)
x = np.random.uniform(-3
,3,size=
100)
print
(x,x.shape)
# 模擬目標值(y) 與x並不是簡單的線性關係
y =0.5
* x**
2+ x +
2+ np.random.normal(0,
1,size=
100)
# 採用線性回歸的方程來**
from sklearn.linear_model import linearregression
lr = linearregression(
)# 訓練模型(為了方便沒有拆封訓練集和測試集)
x = x.reshape(-1
,1)print
(x.shape)
lr.fit(x,y)
# 訓練過程就是尋找最佳權重和偏置的過程
print
('權重'
,lr.coef_,
'偏置'
,lr.intercept_)
y_predict = lr.predict(x)
plt.scatter(x,y)
# 生成線性圖,觀察**值與真實值的誤差
plt.plot(x,y_predict,color=
'r')
plt.show(
)print
(lr.score(x,y)
)# y = w * x + b ===>  y = w1 * x**2 + w2 * x + b
print
((x**2)
.shape)
# hstack 在水平方向追加, vstack垂直方向疊加
x2 = np.hstack(
[x**
2,x]
)# 將x^2 作為跟x一樣的引數，使多計算乙個權重
print
(x2.shape)
# 線性回歸模型進行訓練
lr = linearregression(
)lr.fit(x2,y)
# 訓練過程就是尋找最佳權重和偏置的過程
print
('權重'
,lr.coef_,
'偏置'
,lr.intercept_)
y_predict = lr.predict(x2)
# 真實的資料集採用散點圖顯示
plt.scatter(x,y)
# **資料集，採用線形圖顯示，必須按照x軸從小到大進行繪製
# plt.plot(x,y_predict,color='r')
plt.plot(np.sort(x)
,y_predict[np.argsort(x)
],color=
'r')
plt.show(
)print
(lr.score(x2,y)
)

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