python编程线性回归代码示例_Python

python编程线性回归代码示例

2020-12-22 00:49风景不在对岸wj Python

这篇文章主要介绍了python编程线性回归代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以了解下。

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。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()

python编程线性回归代码示例

二、三维平面的例子

预备知识：线性方程z=a∗x+b∗y+c。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()