python 线性回归示例
说明:此文的第一部分参考了这里
用python进行线性回归分析非常方便,有现成的库可以使用比如:numpy.linalog.lstsq
例子、scipy.stats.linregress
例子、pandas.ols
例子等。
不过本文使用sklearn
库的linear_model.LinearRegression
,支持任意维度,非常好用。
一、二维直线的例子
预备知识:线性方程\(y = a * x + b\) 表示平面一直线
下面的例子中,我们根据房屋面积、房屋价格的历史数据,建立线性回归模型。
然后,根据给出的房屋面积,来预测房屋价格。这里是数据来源
import pandas as pd
from io import StringIO
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
# 房屋面积与价格历史数据(csv文件)
csv_data = 'square_feet,price\n150,6450\n200,7450\n250,8450\n300,9450\n350,11450\n400,15450\n600,18450\n'
# 读入dataframe
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data))
print(df)
# 建立线性回归模型
regr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合
regr.fit(df['square_feet'].reshape(-1, 1), df['price']) # 注意此处.reshape(-1, 1),因为X是一维的!
# 不难得到直线的斜率、截距
a, b = regr.coef_, regr.intercept_
# 给出待预测面积
area = 238.5
# 方式1:根据直线方程计算的价格
print(a * area + b)
# 方式2:根据predict方法预测的价格
print(regr.predict(area))
# 画图
# 1.真实的点
plt.scatter(df['square_feet'], df['price'], color='blue')
# 2.拟合的直线
plt.plot(df['square_feet'], regr.predict(df['square_feet'].reshape(-1,1)), color='red', linewidth=4)
plt.show()
效果图
二、三维平面的例子
预备知识:线性方程\(z = a * x + b * y + c\) 表示空间一平面
由于找不到真实数据,只好自己虚拟一组数据。
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10))
zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10))
# 构建成特征、值的形式
X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten()
# 建立线性回归模型
regr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合
regr.fit(X, Z)
# 不难得到平面的系数、截距
a, b = regr.coef_, regr.intercept_
# 给出待预测的一个特征
x = np.array([[5.8, 78.3]])
# 方式1:根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z(注意:np.sum)
print(np.sum(a * x) + b)
# 方式2:根据predict方法预测的值z
print(regr.predict(x))
# 画图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# 1.画出真实的点
ax.scatter(xx, yy, zz)
# 2.画出拟合的平面
ax.plot_wireframe(xx, yy, regr.predict(X).reshape(10,10))
ax.plot_surface(xx, yy, regr.predict(X).reshape(10,10), alpha=0.3)
plt.show()
效果图
python 线性回归示例的更多相关文章
- Python 线性回归(Linear Regression) 基本理解
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正. 线性回归(Lin ...
- python selenium2示例 - 生成 HTMLTestRunner 测试报告
前言 在python selenium2自动化测试过程中,一个合适的报告是必须的,而HTMLTestRunner模块为我们提供了一个很好的报告生成功能. 什么是HTMLTestRunner HTMLT ...
- 2018-06-29 "西游记"主题Python入门示例尝试-数据结构 5.1-5.1.2
(见前: 中文代码示例视频演示Python入门第五章 数据结构 仍然基于官方文档, 欢迎建议(尤其是如何取材). 5. Data Structures - More on Lists 列表详述 > ...
- redis sentinel 高可用(HA)方案部署,及python应用示例
redis sentinel(哨兵)高可用集群的部署方法,并通过 python 程序实例讲解如何使用 redis sentinel 简介 介绍 redis sentinel(哨兵)集群的部署,配置一主 ...
- python selenium2示例 - 日志管理
logger继承图 前言 在自动化测试实践过程中,必不可少的就是进行日志管理,方便调试和生产问题追踪,python提供了logging模块来进行日志的管理.下面我们就logging模块的学习和使用进行 ...
- python selenium2示例 - email发送
前言 在进行日常的自动化测试实践中,我们总是需要将测试过程中的记录.结果等等等相关信息通过自动的手段发送给相关人员.python的smtplib.email模块为我们提供了很好的email发送等功能的 ...
- python发送邮件 示例
示例1 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header def sedmail( ...
- Python 线性回归(Linear Regression) - 到底什么是 regression?
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regress ...
- 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& ...
随机推荐
- SQL Server智能感知如何更新
经常用sql server发现一个问题,比如说我刚刚添加个表或者字段,这时候在sqlserver里面写sql语句时,没有智能提示,这个问题我以前一直不是太注意.今天好好找了下解决方法,这里做下分享. ...
- 【SVN】Unable to connect to a repository at URL 'svn://localhost/Test'
早上配置SVN,但是这次不是那么顺利... 环境: Windows 7 SVN服务器端:CollabNetSubversion-server-1.8.13-1 SVN客户端:TortoiseSVN_V ...
- 日常工作生活中的做人做事道理[持续更新ing]
1.凡是预则立,不预则废 2.不能用特殊案例说明事情本身的发展规律 3.任务不能拖,需主动出击,想方设法完成 4.工作要有细致化的沟通和安排 5.解决问题和安排任务可以逆向思维的去想 6.问题要举一反 ...
- TCP面向连接网络编程
一 TCP&UDP协议 TCP,Tranfer Control Protocol,是一种面向连接的保证可靠传输的协议.通过TCP协议传输,得到的是一个顺序的无差错的数据流.发送方和接收方的成对 ...
- 图解 SQL 各种连接查询之间的区别
转载自:http://blog.csdn.net/xuanjiewu/article/details/50636465 对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有 ...
- Linux Strip
一.简介 strip经常用来去除目标文件中的一些符号表.调试符号表信息,以减小程序的大小. 二.语法 https://sourceware.org/binutils/docs/binutils/str ...
- Linux nmap
一.简介 Nmap(Network Mapper)是一款开放源代码的网络探测和安全审核工具.它用于快速扫描一个网络和一台主机开放的端口,还能使用TCP/IP协议栈特征探测远程主机的操作系统类型.nma ...
- Memcached内存分配优化及使用问题
前几天做了个Memcached的思考,并测试了一些数据,是关于如何提高Memcached内存使用率的问题.在启动memcached的时候可以加-f参数和-n参数.-f指定各slab里面chunk大小的 ...
- hadoop data 相关开源项目(近期学习计划)
计划学习几个hadoop相关的开源项目: 1.spring hadoop 2.spring batch 3.spring redis 4.spring mongo 相关项目样例:https://git ...
- UESTC 883 方老师与两个串 --二分搜索+DP
CF原题 由题可知,n,m太大,无法开出dp[n][m]的数组. 观察发现s/e最大为300,也就是说,选用第一种操作的次数不会超过300. 于是定义dp[i][j],第一个串的前i个数,使用了j次第 ...