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Python-机器学习(一)-线性回归

  • 线性回归模型属于经典的统计学模型,该模型的应用场景是根据已知的变量(自变量)来预测某个连续的数值变量(因变量),线性回归通常可以应用在股价预测营收预测广告效果预测销售业绩预测当中。
  • 一元线性回归:

  • 基本概念:

  • 一元线性回归是分析只有一个自变量(自变量x和因变量y)线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响,若其中只有一个因素是主要的,起决定性作用,则可用一元线性回归进行预测分析。数据集可以表示成{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}。其中,xi表示自变量x的第i个值,yi表示因变量y的第i个值,n表示数据集的样本量。当模型构建好之后,就可以根据其他自变量x的值,预测因变量y的值,该模型的数学公式可以表示成:
  • ### python中展示:
  • 导入我们需要的包和相关库
  • #引入sklearn库,使用其中的线性回归模块from sklearn import datasets,linear_model#引入train_test_split来把我们的数据集分为训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建数据集 比如我们现在有10行2列数据,第一列是身高,第二列是体重,通常做法:将原始数据切分时,将原始数据的80%作为训练数据来训练模型,另外20%作为测试数据,通过测试数据直接判断模型的效果,在模型进入真实环境前不断改进模型;
data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],
                 [168,57],[172,60],[176,62],[180,65],
                 [184,69],[188,72]])

# X,y分别存放特征向量和标签,这里边使用reshape的目的是data[:,0]是一个一维的数组,但后边模型调用的时候要求是矩阵的形式
X,y = data[:,0].reshape(-1,1),data[:,1]
# 训练集和测试集区分开
# train_size=0.8的意思就是随机提取80%的数据作为训练数据
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=0.8)

# 实现线性回归算法模型
regr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合数据,训练模型
regr.fit(X_train,y_train)
# score得到的返回结果是决定系数R平方值
regr.score(X_train,y_train)
  • 决定系数R的平方值 = 1-u/v
  • u = (y的实际值-y的预期值)的平方的求和
  • v = (y的实际值-y的实际值的平均值)的平方的求和--输出结果R的平方值=0.963944147932503
  • font = {'family':"SimHei",'size':20}plt.rc('font',**font)##训练数据plt.scatter(X_train,y_train,color='r')##画拟合线plt.plot(X_train,regr.predict(X_train),color='b')plt.scatter(X_test,y_test,color='black')# 测试数据plt.xlabel('身高')plt.ylabel('体重')plt.show()** 下面让我们简单的做一个预测,加入身高是170的人,他的体重是多少那?**
  • np.round(regr.predict([[170]]),1)``````**array([59.8]),可以看到170的人,经过我们的预测他的体重是59.8公斤。**

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43212535/article/details/122393250
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