Python - 线性回归(Linear Regression) 的 Python 实现
背景
学习 Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“,”线性回归怎么理解“,现在该是实现的时候了。
线性回归的 Python 实现:基本思路
- 导入 Python 包: 有哪些包推荐呢?
Numpy
:数据源scikit-learn
:MLstatsmodels
: 比scikit-learn
功能更强大
- 准备数据
- 建模拟合
- 验证模型的拟合度
- 预测:用模型来预测新的数据
实现细节
以最简单的线性回归为例,代码参考的是原文。
重点是掌握基本思路,以及关键的几个函数。影响拟合度的因素很多,数据源首当其冲,模型的选择也是关键,这些在实际应用中具体讨论,这里就简单的对应前面的基本思路将 sample 代码及运行结果贴一下,稍加解释。
安装并导入包
根据自己的需要导入
pip install scikit-learn
pip install numpy
pip install statsmodels
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import statsmodels.api as sm
准备数据
""" prepare data
x: regressor
y: predictor
reshape: make it two dimentional - one column and many rows
y can also be 2 dimensional
"""
x = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55]).reshape((-1, 1))
"""
[[ 5]
[15]
[25]
[35]
[45]
[55]]
"""
y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38])
print(x, y)
# [ 5 20 14 32 22 38]
建模
'''create a model and fit it'''
model = LinearRegression()
model = model.fit(x, y)
print(model)
# LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)
验证模型的拟合度
'''get result
y = b0 + b1x
'''
r_sq = model.score(x, y)
print('coefficient of determination(
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