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
- ASP.NET @Page指令属性(vs2010)
最近看一篇好文章,摘抄下来. 原文出处:http://www.cnblogs.com/zhaozhan/archive/2010/05/01/1725819.html @Page指令位于每个ASP.N ...
- 测试管理_下属谈话[持续更新ing]
作为测试部门的管理者,在工作绩效评定.工作安排.工作问题提出等时候,都需要与下属进行面对面谈话,怎么进行有效的谈话,这是一个值得思考和锻炼的问题. 谈话的内容: 谈近阶段工作的回顾 谈工作中的困难(是 ...
- ubuntu wireshark finish
http://blog.csdn.net/cumirror/article/details/4694283 安装编译工具: $sudo apt-get install build-essential ...
- rowcount和@@Rowcount的区别,获取insert、update、delete影响行数
rowcount的用法: rowcount的作用就是用来限定后面的sql在返回指定的行数之后便停止处理,比如下面的示例, set rowcount 10select * from 表A 这样的查询只会 ...
- windows 搭建 solr 5.3.2
1. Tamcat 的安装,此不介绍 路径:F:\SolrTest\apache-tomcat-8.0.18 2. 解压 solr 5.3.2 路径:F:\Tool\solr-5.3.2 3. 复制s ...
- MySQL的诡异同步问题-重复执行一条relay-log
MySQL的诡异同步问题 近期遇到一个诡异的MySQL同步问题,经过多方分析和定位后发现居然是由于备份引发的,非常的奇葩,特此记录一下整个问题的分析和定位过程. 现象 同事扩容的一台slave死活追不 ...
- hibernate查询方式
hibernate查询方式:1.本地SQL查询 2.HQL查询 3.QBC查询 HQL查询:是面向对象的查询语言,是使用最广的一种查询方法 QBC查询:Query by Criteria是一套接口来实 ...
- hdu 2089 不要62--数位dp入门
不要62 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Des ...
- 开启mysql慢查询
Linux查看mysql 安装路径一.查看文件安装路径由于软件安装的地方不止一个地方,所有先说查看文件安装的所有路径(地址).这里以mysql为例.比如说我安装了mysql,但是不知道文件都安装在哪些 ...
- xamarin.android 给View控件 添加数字提醒效果-BadgeView
本文代码从java项目移植到.net项目 java开源项目:https://github.com/jgilfelt/android-viewbadger using System; using S ...