机器学习之线性回归 (Python SKLearn)
2017-05-04 15:14
645 查看
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) #解决中文乱码问题 def runplt(): plt.figure() plt.title('匹萨价格与直径数据', fontproperties=font) plt.xlabel('直径(英寸)', fontproperties=font) plt.ylabel('价格(美元)', fontproperties=font) plt.axis([0, 25, 0, 25]) plt.grid(True) return plt plt = runplt() X = [[6], [8], [10], [14], [18]] #直径 y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] #价格 #plt.plot(X, y, 'k.') from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() #线性回归模型y = a + Bx model.fit(X, y) #训练模型 result = model.predict(12) #12是需要预测的值,返回是预测值 print('截距值 $%.2f' % model.intercept_) print('系数 $%.2f' % model.coef_) print('预测一张12英寸匹萨的价格: $%.2f' % result ) #plt = runplt() #plt.plot(X, y, 'k.') X2 = [[0], [10], [14], [25]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) #训练模型 y2 = model.predict(X2) #做出预测 plt.plot(X, y, 'k.') plt.plot(X2, y2, 'g-') plt.show()
参考资料:机器学习与量化投资
相关文章推荐
- 机器学习(一):线性回归_python
- [置顶] 【算法 机器学习】MATLAB、R、python三种编程语言实现简单线性回归算法比较
- 机器学习python局部加权线性回归
- 【Stanford|斯坦福-机器学习:线性回归-单特征梯度下降+动态图】python3实现
- Python实现机器学习--实现多元线性回归
- python机器学习(二)线性回归
- Linear Regression 线性回归sklearn python实现
- 机器学习(3)线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression
- Python 机器学习系列之线性回归篇深度详细
- [050]Python 机器学习系列之线性回归篇深度详细
- python实现机器学习之多元线性回归
- 7.3多元线性回归--python机器学习
- 7.4多元线性回归实例1--python机器学习
- 机器学习之线性回归python实现
- python机器学习案例系列教程——线性函数、线性回归
- 机器学习之线性回归 Linear Regression(二)Python实现
- 机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析
- 机器学习入门学习笔记:(2.2)线性回归python程序实现
- Python机器学习实战--线性回归
- 机器学习-线性回归python简单实现