python做线性回归模型_python线性回归代码

激活谷笔记 • 2025-04-29 08:10 • 阅读 85

在Python中进行线性回归通常涉及以下步骤：

数据准备

读取数据集，通常使用Pandas库。

将数据集分为自变量（X）和因变量（Y）。

数据预处理（如果需要）：
对数据进行归一化或标准化处理。
模型训练

使用scikit-learn库中的`LinearRegression`类来训练模型。

模型评估

使用测试集评估模型的表现，通常通过计算R²值、均方误差（MSE）等指标。

模型预测

使用训练好的模型对新的数据进行预测。

下面是一个简单的例子，展示如何使用scikit-learn库进行一线性回归：

 导入必要的库 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd from io import StringIO import matplotlib.pyplot as plt 准备数据集 csv_data = '''square_feet,price 150,6450 200,7450 250,8450 300,9450 350,11450 400,15450 600,18450''' df = pd.read_csv（StringIO（csv_data）） 划分数据集为X和Y X = df['square_feet'].values.reshape（-1, 1） Y = df['price'].values 创建线性回归模型 regr = LinearRegression（） 训练模型 regr.fit（X, Y） 预测 y_pred = regr.predict（X） 可视化结果 plt.scatter（X, Y, color='blue'） plt.plot（X, y_pred, color='red'） plt.show（） 输出回归系数 print（'Intercept:', regr.intercept_） print（'Coefficient:', regr.coef_）

这个例子展示了如何从CSV文件中读取数据，进行简单的线性回归分析，并输出回归方程的截距和斜率。

如果您需要更复杂的线性回归模型，比如多线性回归，可以使用`LinearRegression`类并提供多个自变量。

python做线性回归模型_python线性回归代码

数据准备

数据预处理 （如果需要）：对数据进行归一化或标准化处理。模型训练

模型评估

模型预测

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对数据进行归一化或标准化处理。
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