from sklearn import linear_model
reg=linear_model.linearregression()
print(reg.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2]))
#linearregression(copy_x=true, fit_intercept=true, n_jobs=1, normalize=false)
print(reg.coef_)#[0.5 0.5]
#fit_intercept是用來計算截距，預設為true
#normalize標準化，預設為true
#copy_x複製x資料，預設為true
#n_jobs計算效能，預設為1
#用該類例項化出的物件有兩個屬性：coef_:估計係數，intercept_:截距
#該類例項化出的物件有幾種方法，fit(x,y,[權重])；get_params([deep])得到引數估計量，預設為true
#predict(x)用來**，score(x,y,sample_weight=none)用來返回確認係數r^2的**。
from sklearn.linear_model import linearregression
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#reg=linear_model.linearregression()
#print(reg.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2]))
#linearregression(copy_x=true, fit_intercept=true, n_jobs=1, normalize=false)
#print(reg.coef_)#[0.5 0.5]
#fit_intercept是用來計算截距，預設為true
#normalize標準化，預設為true
#copy_x複製x資料，預設為true
#n_jobs計算效能，預設為1
#用該類例項化出的物件有兩個屬性：coef_:估計係數，intercept_:截距
#該類例項化出的物件有幾種方法，fit(x,y,[權重])；get_params([deep])得到引數估計量，預設為true
#predict(x)用來**，score(x,y,sample_weight=none)用來返回確認係數r^2的**。
data=pd.dataframe()
#print(data)
data_train=np.array(data['a']).reshape(data['a'].shape[0],1)
#print(data_train)
data_test=data['b']
#print(data_test)
reg=linearregression()
reg.fit(data_train,data_test)
c=reg.predict(268.5)
print(c)#[8833.54255319]
print(reg.coef_*268.5+reg.intercept_)#[8833.54255319]
#print(reg.score(data_train,data_test))
plt.scatter(data['a'],data['b'])
plt.plot(data['a'],data['b'],color='blue')
plt.plot(data['a'],reg.predict(np.array(data['a']).reshape(data['a'].shape[0],1)),color='red')
plt.show()
sklearn 最小二乘線性回歸
sklearn是機器學習中的乙個常用的python第三方模組，裡面對機器學習的許多方法進行了封裝，在進行機器學習的任務時，許多常用的演算法可在這個模組中直接呼叫。並且sklearn中還提供了許多可用於分類 回歸的優質資料集。使用好sklearn最直接的方法就是仔細閱讀官方 sklearn就像是乙個模...
線性回歸 最小二乘 diabetes
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線性回歸 最小二乘求解
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