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《机器学习》线性回归模型实现

news 来源：原创 2025/7/22 13:34:52

一、一元线性回归模型

1、数据

2、代码

3、结果

二、多元线性回归模型

1、数据

2、代码

3、结果

一、一元线性回归模型

1、数据

2、代码

# 导入所需的库
import pandas as pd  # 用于数据处理和分析
from matplotlib import pyplot as plt  # 用于数据可视化
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 用于线性回归建模# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('./data/data.csv')  # 读取名为 'data.csv' 的文件，并将其存储在 DataFrame 中# 绘制散点图，查看广告投入与销售额之间的关系
plt.scatter(data.广告投入, data.销售额)  # 以广告投入为横轴，销售额为纵轴绘制散点图
plt.show()  # 显示图形# 计算数据集中各列之间的相关系数
corr = data.corr()  # 生成相关系数矩阵，用于分析变量之间的线性关系# 创建线性回归模型对象
lr = LinearRegression()  # 初始化一个线性回归模型# 准备自变量（特征）和因变量（目标）
x = data[['广告投入']]  # 将 '广告投入' 列作为自变量（特征）
y = data[['销售额']]  # 将 '销售额' 列作为因变量（目标）# 训练线性回归模型
lr.fit(x, y)  # 使用数据拟合线性回归模型，找到最佳拟合参数# 使用训练好的模型进行预测
result = lr.predict(x)  # 对输入的自变量 x 进行预测，得到对应的销售额预测值# 计算模型的拟合优度（R² 分数）
score = lr.score(x, y)  # 计算模型在训练数据上的 R² 分数，表示模型的解释能力# 获取线性回归模型的系数和截距
a = lr.coef_  # 获取回归系数（斜率），表示广告投入对销售额的影响程度
b = lr.intercept_  # 获取截距，表示当广告投入为 0 时的销售额# 输出线性回归模型的方程
print('线性回归模型是 y = %.2fX1 + %.2f' % (a[0][0], b))  # 打印线性回归方程，格式为 y = aX + b

3、结果

二、多元线性回归模型

1、数据

2、代码

# 导入所需的库
import pandas as pd  # 用于数据处理和分析
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 用于线性回归建模# 从CSV文件中读取数据，指定编码格式为 'gbk'，并使用 'python' 引擎
data = pd.read_csv('./data/多元线性回归.csv', encoding='gbk', engine='python')  # 读取名为 '多元线性回归.csv' 的文件，解决中文编码问题# 计算 '体重'、'年龄' 和 '血压收缩' 列之间的相关系数
corr = data[['体重', '年龄', '血压收缩']].corr()  # 生成相关系数矩阵，分析变量之间的线性关系# 创建线性回归模型对象
lr_model = LinearRegression()  # 初始化一个线性回归模型# 准备自变量（特征）和因变量（目标）
x = data[['体重', '年龄']]  # 将 '体重' 和 '年龄' 列作为自变量（特征）
y = data[['血压收缩']]  # 将 '血压收缩' 列作为因变量（目标）# 训练线性回归模型
lr_model.fit(x, y)  # 使用数据拟合线性回归模型，找到最佳拟合参数# 计算模型的拟合优度（R² 分数）
score = lr_model.score(x, y)  # 计算模型在训练数据上的 R² 分数，表示模型的解释能力# 使用训练好的模型进行预测
print(lr_model.predict([[80, 60]]))  # 对体重为 80、年龄为 60 的样本进行预测，输出血压收缩的预测值
print(lr_model.predict([[80, 60], [70, 20]]))  # 对多组样本进行预测，输出对应的血压收缩预测值# 获取线性回归模型的系数和截距
a = lr_model.coef_  # 获取回归系数（斜率），表示体重和年龄对血压收缩的影响程度
b = lr_model.intercept_  # 获取截距，表示当体重和年龄均为 0 时的血压收缩值# 输出线性回归模型的方程
print('线性回归模型是 y = %.2fX1 + %.2fX2 + %.2f' % (a[0][0], a[0][1], b))  # 打印多元线性回归方程，格式为 y = a1X1 + a2X2 + b

3、结果

《机器学习》线性回归模型实现

目录一、一元线性回归模型 1、数据 2、代码 3、结果二、多元线性回归模型 1、数据 2、代码 3、结果一、一元线性回归模型 1、数据 2、代码 # 导入所需的库 import pandas as pd # 用于数据处理和分析 from matplotlib import pyplot as plt # 用于数据可视化 fr…...

编程日记 2025/7/22 13:34:52

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Redis - Token JWT 概念解析及双token实现分布式session存储实战

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1.前言 QT做界面编程很方便，QTOpenGL的使用也很方便，因为QT对原生的OpenGL API进行了面向对象化的封装。如： 函数：initializeOpenGLFunctions()...... 类：QOpenGLVertexArrayObject、QOpenGLBuffer、QOpenGLShader…...

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MAC M4安装QT使用国内镜像源在线安装一、下载安装包1. 访问[https://www.qt.io/](https://www.qt.io/)下载在线安装包2. 下载结果二、创建QT账户，安装的时候需要三、安装1. 终端打开安装包2. 指定安装源3. 运行安装完的QT 一、下载安装包 1. 访问https://www.qt.…...

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go语言中zero框架项目日志收集与配置

在 GoZero 项目中，日志收集和配置是非常重要的，尤其是在分布式系统中，日志可以帮助开发人员追踪和排查问题。GoZero 提供了灵活的日志系统，能够方便地进行日志的配置和管理。以下是如何在 GoZero 项目中进行日志收集与配置的基本…...

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springboot496基于java手机销售网站设计和实现(论文+源码)_kaic

摘要现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本手机销售网站就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息&am…...

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索引的批量操作批量查询和批量增删改批量查询 #批量查询 GET product/_search GET /_mget {"docs": [{"_index": "product","_id": 2},{"_index": "product","_id": 3}] }GET product/_mget {"…...

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TVS二极管选型【EMC】

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编程日记 2025/7/22 17:27:45

反编译APK获取xml资源

第一步去官网下载 jar 包最新的即可 apktool官网下载地址下载好重命名一下改成 apktool.jar 第二步将你的 apk 和 jar 包放在同一个文件夹下面第三步在该文件夹下打开命令行并输入 java -jar apktool.jar d 测试.apk回车后会正在解析解析完成后，文件夹下…...

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C++ 设计模式：装饰模式（Decorator Pattern）

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编程日记 2025/7/22 17:34:32

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一文读懂变分自编码(VAE) 概述变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，用于学习数据的潜在表示并生成与原始数据分布相似的新数据。它是一种概率模型，通过结合深度学习和变分推断的思想，解决了传…...

编程日记 2025/7/22 17:35:52

【每日学点鸿蒙知识】webview性能优化、taskpool、热更新、Navigation问题、调试时每次都卸载重装问题

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周记-唐纳德的《计算机程序设计艺术》

用代码生成代码开发一个协议，字段有些多，每个字段是QT的属性，需要写Q_PROPERTY，一个一个编辑的话比较繁琐，耗费时间。后来就用代码生成了头文件和源文件，get和set还有signal函数，内容基本都是…...

编程日记 2025/7/22 13:00:13

AR 模型的功率谱

功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）的表达式是从信号的自相关函数和系统的频率响应推导出来的，特别是对于 AR（Auto-Regressive，自回归）模型。以下是推导的过程： 1. AR 模型的定义&#xf…...

编程日记 2025/7/22 17:39:39

抖音小程序登录（前端通过tt.login获取code换取openId）

抖音小程序登录抖音开放平台小程序登录： https://developer.open-douyin.com/docs/resource/zh-CN/mini-app/develop/tutorial/basic-ability/microapp-login 前端(通过tt.login获取code) 流程静默登录依赖小程序 API tt.login，把tt.loginsuccess 回调…...

编程日记 2025/7/22 17:46:35