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【机器学习_6】传统算法:线性回归
阅读量:5484 次
发布时间:2019-06-16

本文共 500 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

np.polyfit

import numpy as npX=[1,2,3,4,5,6]Y=[2.6,3.4,4.7,5.5,6.47,7.8]z1=np.polyfit(X,Y,1)#多项式回归,参数为自变量X,因变量Y,自由度(项)np1=np.poly1d(z1)#获取回归的表达式print(z1)#返回回归系数和截距 [1.02885714 1.47733333]print(p1)#返回回归方程 1.029 x + 1.477print(p1(7))#代入x,求得回归预测结果y 8.67933333333333#----------问题是,没有相关系数,也没有置信区间import matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(1,7)y=z1[0]*x+z1[1]plt.figure()plt.scatter(X,Y)plt.plot(x,y)plt.show()

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2019-01-04 18:56 阅读(
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