線性回歸:
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設(shè)x,y分別為一組數(shù)據(jù),代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項式的次數(shù)(線性回歸就選1)
ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個在前哪個在后了。。。
print ro #輸出的第一個數(shù)是斜率k,第二個數(shù)是縱截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
Python 邏輯回歸求正系數(shù)的方法可以分為兩種:
1. 使用線性模型的求解方法:可以使用sklearn中的LogisticRegression類來求解正系數(shù),調(diào)用其中的fit()方法就可以求解出正系數(shù)。
2. 使用梯度下降法:可以自己實現(xiàn)梯度下降法,通過不斷迭代更新正系數(shù),最終獲得最優(yōu)的正系數(shù)。
這是一段用 Python 來實現(xiàn) SVM 多元回歸預測的代碼示例:
# 導入相關(guān)庫
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加載數(shù)據(jù)集
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 將數(shù)據(jù)集拆分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 創(chuàng)建SVM多元回歸模型
reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
# 訓練模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 預測結(jié)果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 計算均方誤差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在這段代碼中,首先導入了相關(guān)的庫,包括 SVR 函數(shù)、train_test_split 函數(shù)和 mean_squared_error 函數(shù)。然后,使用 load_boston 函數(shù)加載數(shù)據(jù)集,并將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集。接著,使用 SVR 函數(shù)創(chuàng)建了一個 SVM 多元回歸模型,并使用 fit 函數(shù)對模型進行訓練。最后,使用 predict 函數(shù)進行預測,并使用 mean_squared_error 函數(shù)計算均方誤差。
需要注意的是,這僅僅是一個示例代碼,在實際應用中,可能需要根據(jù)項目的需求進行更改,例如使用不同的超參數(shù)
網(wǎng)站欄目:python函數(shù)回歸 python中回歸分析的算法
URL地址:http://www.muchs.cn/article30/doggopo.html
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