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  • Python多元线性回归

    千次阅读 2020-05-11 23:35:24
    Python多元线性回归 1.首先导入需要的模块 import pandas from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy...

    Python多元线性回归

    1.首先导入需要的模块

    import pandas
    from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    2.数据集使用的是Advertising.csv;总共两百条数据,记录的是广告投入与销售之间的关系。之间关系如下
    Sales = TVx1+Radiox2+Newspaper*x3+b;
    在这里插入图片描述
    3.读取数据

    # 读取csv数据
    data = pandas.read_csv("csv//Advertising.csv");
    
    

    4.构建X和Y特征向量

    # 构建X和Y   scikit-learn要求X是一个特征矩阵,y是一个NumPy向量。pandas构建在NumPy之上。
    # 因此,X可以是pandas的DataFrame,y可以是pandas的Series,scikit-learn可以理解这种结构
    X = data[['TV','Radio','Newspaper']];  #返回 dataframe
    print(type(X),"  ",X.shape);   # 返回X类型  X的维度
    Y = data['Sales']; #返回Series类型  及list
    print(type(Y),"   ",Y.shape);  # 返回X类型  X的维度
    

    输出
    在这里插入图片描述
    5.拆分训练集和测试集

    #  训练集测试集拆开 百分之75用于训练 百分之25用于测试
    # random_state 在需要设置random_state的地方给其赋一个值,当多次运行此段代码能够得到完全一样的结果,别人运行此代码也可以复现你的过程。若不设置此参数则会随机选择一个种子,执行结果也会因此而不同了。虽然可以对random_state进行调参,但是调参后在训练集上表现好的模型未必在陌生训练集上表现好,所以一般会随便选取一个random_state的值作为参数。
    X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,random_state=1);
    print(X_train.shape,"  ",X_test.shape,"  ",Y_train.shape,"  ",Y_test.shape);
    

    输出
    在这里插入图片描述
    6.线性回归

    # sklearn线性回归
    lrg = LinearRegression();
    model = lrg.fit(X_train,Y_train);  #训练
    print(model);
    print(lrg.intercept_);  #输出截距
    coef = zip(['TV','Radio','Newspaper'],lrg.coef_) #特征和系数对应  打包对应为元组
    for T in coef :
        print(T); #输出系数
    

    输出
    在这里插入图片描述
    7.预测

    #预测
    y_pred = lrg.predict(X_test);
    print(y_pred);  #输出测试值
    

    输出
    在这里插入图片描述
    8.#评价测度

    #评价测度  对于分类问题,评价测度是准确率,但其不适用于回归问题,因此使用针对连续数值的评价测度(evaluation metrics)。
    # 这里介绍3种常用的针对线性回归的评价测度。·
    # 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE);
    # ·均方误差(Mean Squared Error,MSE);
    # ·均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)。这里使用RMES进行评价测度。
    print("预测");
    print(type(y_pred),type(Y_test));
    print(len(y_pred),len(Y_test));  #  len() 方法返回对象(字符、列表、元组等)长度或项目个数。
    
    sum_mean = 0;
    for i in range(len(y_pred)):   #for循环
        sum_mean+=(y_pred[i]-Y_test.values[i])**2;
    sum_erro = np.sqrt(sum_mean/len(y_pred));  # sqrt()根号  均方根误差
    print("均方根误差",sum_erro);
    

    输出
    在这里插入图片描述
    9.绘制ROC曲线

    plt.figure();
    plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label="predict");   #x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标记图内容的标签文本
    plt.plot(range(len(Y_test)),Y_test,'r',label="test");
    plt.xlabel("the number of sales");
    plt.ylabel("value of sales");
    plt.legend();  # 用于显示plot函数里面 label标签
    plt.show();
    

    输出
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • numpy - Python中的多元线性回归我似乎无法找到任何进行多重回归的python库。 我发现的唯一的东西只做简单的回归。 我需要对几个自变量(x1,x2,x3等)回归我的因变量(y)。例如,使用此数据:print 'y x1 x2 x3 ...

    numpy - Python中的多元线性回归

    我似乎无法找到任何进行多重回归的python库。 我发现的唯一的东西只做简单的回归。 我需要对几个自变量(x1,x2,x3等)回归我的因变量(y)。

    例如,使用此数据:

    print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7'

    for t in texts:

    print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9.2f}{:>10.2f}{:>7.2f}{:>7.2f}{:>9.2f}" /

    .format(t.y,t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5,t.x6,t.x7)

    (以上输出:)

    y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

    -6.0 -4.95 -5.87 -0.76 14.73 4.02 0.20 0.45

    -5.0 -4.55 -4.52 -0.71 13.74 4.47 0.16 0.50

    -10.0 -10.96 -11.64 -0.98 15.49 4.18 0.19 0.53

    -5.0 -1.08 -3.36 0.75 24.72 4.96 0.16 0.60

    -8.0 -6.52 -7.45 -0.86 16.59 4.29 0.10 0.48

    -3.0 -0.81 -2.36 -0.50 22.44 4.81 0.15 0.53

    -6.0 -7.01 -7.33 -0.33 13.93 4.32 0.21 0.50

    -8.0 -4.46 -7.65 -0.94 11.40 4.43 0.16 0.49

    -8.0 -11.54 -10.03 -1.03 18.18 4.28 0.21 0.55

    我如何在python中回归这些,以获得线性回归公式:

    Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + + a7x7 + c

    11个解决方案

    90 votes

    sklearn.linear_model将做到这一点:

    from sklearn import linear_model

    clf = linear_model.LinearRegression()

    clf.fit([[getattr(t, 'x%d' % i) for i in range(1, 8)] for t in texts],

    [t.y for t in texts])

    那么sklearn.linear_model将具有回归系数。

    sklearn.linear_model也有类似的接口,可以对回归进行各种规范化。

    Dougal answered 2019-07-04T01:27:06Z

    57 votes

    这是我创建的一个小工作。 我用R检查它,它的工作正常。

    import numpy as np

    import statsmodels.api as sm

    y = [1,2,3,4,3,4,5,4,5,5,4,5,4,5,4,5,6,5,4,5,4,3,4]

    x = [

    [4,2,3,4,5,4,5,6,7,4,8,9,8,8,6,6,5,5,5,5,5,5,5],

    [4,1,2,3,4,5,6,7,5,8,7,8,7,8,7,8,7,7,7,7,7,6,5],

    [4,1,2,5,6,7,8,9,7,8,7,8,7,7,7,7,7,7,6,6,4,4,4]

    ]

    def reg_m(y, x):

    ones = np.ones(len(x[0]))

    X = sm.add_constant(np.column_stack((x[0], ones)))

    for ele in x[1:]:

    X = sm.add_constant(np.column_stack((ele, X)))

    results = sm.OLS(y, X).fit()

    return results

    结果:

    print reg_m(y, x).summary()

    输出:

    OLS Regression Results

    ==============================================================================

    Dep. Variable: y R-squared: 0.535

    Model: OLS Adj. R-squared: 0.461

    Method: Least Squares F-statistic: 7.281

    Date: Tue, 19 Feb 2013 Prob (F-statistic): 0.00191

    Time: 21:51:28 Log-Likelihood: -26.025

    No. Observations: 23 AIC: 60.05

    Df Residuals: 19 BIC: 64.59

    Df Model: 3

    ==============================================================================

    coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.]

    ------------------------------------------------------------------------------

    x1 0.2424 0.139 1.739 0.098 -0.049 0.534

    x2 0.2360 0.149 1.587 0.129 -0.075 0.547

    x3 -0.0618 0.145 -0.427 0.674 -0.365 0.241

    const 1.5704 0.633 2.481 0.023 0.245 2.895

    ==============================================================================

    Omnibus: 6.904 Durbin-Watson: 1.905

    Prob(Omnibus): 0.032 Jarque-Bera (JB): 4.708

    Skew: -0.849 Prob(JB): 0.0950

    Kurtosis: 4.426 Cond. No. 38.6

    pandas提供了一种运行OLS的便捷方式,如下面的答案所示:

    使用Pandas Dataframe运行OLS回归

    Akavall answered 2019-07-04T01:27:49Z

    44 votes

    只是为了澄清,你给出的例子是多元线性回归,而不是多元线性回归参考。 区别:

    单个标量预测变量x和单个标量响应变量y的最简单情况称为简单线性回归。 多个和/或向量值预测变量的扩展(用大写X表示)称为多元线性回归,也称为多变量线性回归。 几乎所有现实世界的回归模型都涉及多个预测因子,线性回归的基本描述通常用多元回归模型来表达。 但请注意,在这些情况下,响应变量y仍然是标量。 另一个术语多元线性回归指的是y是矢量的情况,即与一般线性回归相同的情况。 应强调多元线性回归与多变量线性回归之间的差异,因为它会在文献中引起很多混淆和误解。

    简而言之:

    多元线性回归:响应y是标量。

    多元线性回归:响应y是向量。

    (另一个来源。)

    Franck Dernoncourt answered 2019-07-04T01:28:46Z

    26 votes

    你可以使用numpy.linalg.lstsq:

    import numpy as np

    y = np.array([-6,-5,-10,-5,-8,-3,-6,-8,-8])

    X = np.array([[-4.95,-4.55,-10.96,-1.08,-6.52,-0.81,-7.01,-4.46,-11.54],[-5.87,-4.52,-11.64,-3.36,-7.45,-2.36,-7.33,-7.65,-10.03],[-0.76,-0.71,-0.98,0.75,-0.86,-0.50,-0.33,-0.94,-1.03],[14.73,13.74,15.49,24.72,16.59,22.44,13.93,11.40,18.18],[4.02,4.47,4.18,4.96,4.29,4.81,4.32,4.43,4.28],[0.20,0.16,0.19,0.16,0.10,0.15,0.21,0.16,0.21],[0.45,0.50,0.53,0.60,0.48,0.53,0.50,0.49,0.55]])

    X = X.T # transpose so input vectors are along the rows

    X = np.c_[X, np.ones(X.shape[0])] # add bias term

    beta_hat = np.linalg.lstsq(X,y)[0]

    print beta_hat

    结果:

    [ -0.49104607 0.83271938 0.0860167 0.1326091 6.85681762 22.98163883 -41.08437805 -19.08085066]

    您可以通过以下方式查看估算输出:

    print np.dot(X,beta_hat)

    结果:

    [ -5.97751163, -5.06465759, -10.16873217, -4.96959788, -7.96356915, -3.06176313, -6.01818435, -7.90878145, -7.86720264]

    Imran answered 2019-07-04T01:29:21Z

    11 votes

    使用scipy.optimize.curve_fit.而不仅仅是线性拟合。

    from scipy.optimize import curve_fit

    import scipy

    def fn(x, a, b, c):

    return a + b*x[0] + c*x[1]

    # y(x0,x1) data:

    # x0=0 1 2

    # ___________

    # x1=0 |0 1 2

    # x1=1 |1 2 3

    # x1=2 |2 3 4

    x = scipy.array([[0,1,2,0,1,2,0,1,2,],[0,0,0,1,1,1,2,2,2]])

    y = scipy.array([0,1,2,1,2,3,2,3,4])

    popt, pcov = curve_fit(fn, x, y)

    print popt

    Volodimir Kopey answered 2019-07-04T01:29:45Z

    8 votes

    将数据转换为pandas数据帧(df)后,

    import statsmodels.formula.api as smf

    lm = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7', data=df).fit()

    print(lm.params)

    截距项默认包含在内。

    有关更多示例,请参阅此笔记本

    canary_in_the_data_mine answered 2019-07-04T01:30:23Z

    4 votes

    我认为这可能是完成这项工作最简单的方法:

    from random import random

    from pandas import DataFrame

    from statsmodels.api import OLS

    lr = lambda : [random() for i in range(100)]

    x = DataFrame({'x1': lr(), 'x2':lr(), 'x3':lr()})

    x['b'] = 1

    y = x.x1 + x.x2 * 2 + x.x3 * 3 + 4

    print x.head()

    x1 x2 x3 b

    0 0.433681 0.946723 0.103422 1

    1 0.400423 0.527179 0.131674 1

    2 0.992441 0.900678 0.360140 1

    3 0.413757 0.099319 0.825181 1

    4 0.796491 0.862593 0.193554 1

    print y.head()

    0 6.637392

    1 5.849802

    2 7.874218

    3 7.087938

    4 7.102337

    dtype: float64

    model = OLS(y, x)

    result = model.fit()

    print result.summary()

    OLS Regression Results

    ==============================================================================

    Dep. Variable: y R-squared: 1.000

    Model: OLS Adj. R-squared: 1.000

    Method: Least Squares F-statistic: 5.859e+30

    Date: Wed, 09 Dec 2015 Prob (F-statistic): 0.00

    Time: 15:17:32 Log-Likelihood: 3224.9

    No. Observations: 100 AIC: -6442.

    Df Residuals: 96 BIC: -6431.

    Df Model: 3

    Covariance Type: nonrobust

    ==============================================================================

    coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.]

    ------------------------------------------------------------------------------

    x1 1.0000 8.98e-16 1.11e+15 0.000 1.000 1.000

    x2 2.0000 8.28e-16 2.41e+15 0.000 2.000 2.000

    x3 3.0000 8.34e-16 3.6e+15 0.000 3.000 3.000

    b 4.0000 8.51e-16 4.7e+15 0.000 4.000 4.000

    ==============================================================================

    Omnibus: 7.675 Durbin-Watson: 1.614

    Prob(Omnibus): 0.022 Jarque-Bera (JB): 3.118

    Skew: 0.045 Prob(JB): 0.210

    Kurtosis: 2.140 Cond. No. 6.89

    ==============================================================================

    xmduhan answered 2019-07-04T01:30:49Z

    4 votes

    可以使用上面引用的sklearn库来处理多元线性回归。 我使用的是Anaconda安装的Python 3.6。

    按如下方式创建模型:

    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    regressor = LinearRegression()

    regressor.fit(X, y)

    # display coefficients

    print(regressor.coef_)

    Eric C. Bohn answered 2019-07-04T01:31:21Z

    3 votes

    您可以使用numpy.linalg.lstsq

    Moukden answered 2019-07-04T01:31:46Z

    1 votes

    您可以使用下面的函数并将其传递给DataFrame:

    def linear(x, y=None, show=True):

    """

    @param x: pd.DataFrame

    @param y: pd.DataFrame or pd.Series or None

    if None, then use last column of x as y

    @param show: if show regression summary

    """

    import statsmodels.api as sm

    xy = sm.add_constant(x if y is None else pd.concat([x, y], axis=1))

    res = sm.OLS(xy.ix[:, -1], xy.ix[:, :-1], missing='drop').fit()

    if show: print res.summary()

    return res

    Alpha answered 2019-07-04T01:32:12Z

    0 votes

    这是一种替代的基本方法:

    from patsy import dmatrices

    import statsmodels.api as sm

    y,x = dmatrices("y_data ~ x_1 + x_2 ", data = my_data)

    ### y_data is the name of the dependent variable in your data ###

    model_fit = sm.OLS(y,x)

    results = model_fit.fit()

    print(results.summary())

    您也可以使用sm.Logit或sm.Probit等代替sm.OLS。

    newbiee answered 2019-07-04T01:32:45Z

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  • 一元线性回归实现代码下面是多元线性回归Python实现的代码:import numpy as npdef linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]])# W的shape取决于特征个数,....

    总体思路与一元线性回归思想一样,现在将数据以矩阵形式进行运算,更加方便。

    一元线性回归实现代码

    下面是多元线性回归用Python实现的代码:

    import numpy as np

    def linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):

    W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]])

    # W的shape取决于特征个数,而x的行是样本个数,x的列是特征值个数

    # 所需要的W的形式为 行=特征个数,列=1 这样的矩阵。但也可以用1行,再进行转置:W.T

    # X.shape[0]取X的行数,X.shape[1]取X的列数

    b = 0

    #梯度下降

    for i in range(loopNum):

    W_derivative = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]])

    b_derivative, cost = 0, 0

    WXPlusb = np.dot(data_X, W.T) + b # W.T:W的转置

    W_derivative += np.dot((WXPlusb - data_Y).T, data_X) # np.dot:矩阵乘法

    b_derivative += np.dot(np.ones(shape=[1, data_X.shape[0]]), WXPlusb - data_Y)

    cost += (WXPlusb - data_Y)*(WXPlusb - data_Y)

    W_derivative = W_derivative / data_X.shape[0] # data_X.shape[0]:data_X矩阵的行数,即样本个数

    b_derivative = b_derivative / data_X.shape[0]

    W = W - learningRate*W_derivative

    b = b - learningRate*b_derivative

    cost = cost/(2*data_X.shape[0])

    if i % 100 == 0:

    print(cost)

    print(W)

    print(b)

    if __name__== "__main__":

    X = np.random.normal(0, 10, 100)

    noise = np.random.normal(0, 0.05, 20)

    W = np.array([[3, 5, 8, 2, 1]]) #设5个特征值

    X = X.reshape(20, 5) #reshape成20行5列

    noise = noise.reshape(20, 1)

    Y = np.dot(X, W.T)+6 + noise

    linearRegression(X, Y, 0.003, 5000)

    特别需要注意的是要弄清:矩阵的形状

    在梯度下降的时候,计算两个偏导值,这里面的矩阵形状变化需要注意。

    梯度下降数学式子:

    2018090616123361.png

    以代码中为例,来分析一下梯度下降中的矩阵形状。

    代码中设了5个特征。

    2018090616123362.png

    WXPlusb = np.dot(data_X, W.T) + b

    W是一个1*5矩阵,data_X是一个20*5矩阵

    WXPlusb矩阵形状=20*5矩阵乘上5*1(W的转置)的矩阵=20*1矩阵

    W_derivative += np.dot((WXPlusb - data_Y).T, data_X)

    W偏导矩阵形状=1*20矩阵乘上 20*5矩阵=1*5矩阵

    b_derivative += np.dot(np.ones(shape=[1, data_X.shape[0]]), WXPlusb - data_Y)

    b是一个数,用1*20的全1矩阵乘上20*1矩阵=一个数

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • 通过对可能影响处理耗时的各个特征数据及其耗时进行多元线性回归训练,后根据待预测特征数据来估计耗时
  • Python机器学习的练习系列共有八个部分:在第1部分中,我们用线性回归来预测新的食品交易的利润...我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。首先让我们看一下数据。path = os.getcwd() + '\data\ex1data2.txt'da...

    Python机器学习的练习系列共有八个部分:

    在第1部分中,我们用线性回归来预测新的食品交易的利润,它基于城市的人口数量。对于第2部分,我们有了一个新任务——预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小,以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。

    首先让我们看一下数据。

    path = os.getcwd() + '\data\ex1data2.txt'

    data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Size', 'Bedrooms', 'Price'])

    data2.head()

    Size

    Bedrooms

    Price

    0

    2104

    3

    399900

    1

    1600

    3

    329900

    2

    2400

    3

    369000

    3

    1416

    2

    232000

    4

    3000

    4

    539900

    每个变量值的大小都是不同的,一个房子大约有2-5个卧室,可能每个房间的大小都不一样,如果我们在这个数据集上运行原来的回归算法,那么“size”影响的权重就太大了,就会降低“number of bedrooms”的影响,为了解决这个问题,我们需要做一些所谓的“特征标准化”。也就是需要调整特征的比例来平衡竞争关系。一种方法是用特征的均值减去另一个特征的均值,然后除以标准差。这是使用的pandas的代码。

    data2 = (data2 - data2.mean()) / data2.std()

    data2.head()

    Size

    Bedrooms

    Price

    0

    0.130010

    -0.223675

    0.475747

    1

    -0.504190

    -0.223675

    -0.084074

    2

    0.502476

    -0.223675

    0.228626

    3

    -0.735723

    -1.537767

    -0.867025

    4

    1.257476

    1.090417

    1.595389

    接下来我们需要修改练习一中的线性回归的实现,以处理多个因变量。下面是梯度下降函数的代码。

    def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):

    temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape))

    parameters = int(theta.ravel().shape[1])

    cost = np.zeros(iters)

    for i in range(iters):

    error = (X * theta.T) - y

    for j in range(parameters):

    term = np.multiply(error, X[:,j])

    temp[0,j] = theta[0,j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))

    theta = temp

    cost[i] = computeCost(X, y, theta)

    return theta, cost

    仔细观察计算误差项的代码行error = (X * theta.T) – y,我们会在矩阵运算中一直使用它。这是线性代数在工作中的力量:不管X中有多少变量(列),只要参数的个数是一致的,这个代码就能正常工作。类似地,只要y中的行数允许,它将计算X中每行的错误项。这是一种将ANY表达式一次性应用于大量实例的有效方法。

    由于我们的梯度下降和成本函数都使用矩阵运算,所以处理多元线性回归所需的代码实际上没有变化。我们来测试一下,首先通过初始化创建适当的矩阵来传递函数。

    # add ones column

    data2.insert(0, 'Ones', 1)

    # set X (training data) and y (target variable)

    cols = data2.shape[1]

    X2 = data2.iloc[:,0:cols-1]

    y2 = data2.iloc[:,cols-1:cols]

    # convert to matrices and initialize theta

    X2 = np.matrix(X2.values)

    y2 = np.matrix(y2.values)

    theta2 = np.matrix(np.array([0,0,0]))

    现在运行,看会发生什么

    # perform linear regression on the data set

    g2, cost2 = gradientDescent(X2, y2, theta2, alpha, iters)

    # get the cost (error) of the model

    computeCost(X2, y2, g2)

    0.13070336960771897

    我们可以绘制训练过程,确认实际误差随着每次迭代梯度下降而减少。

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))

    ax.plot(np.arange(iters), cost2, 'r')

    ax.set_xlabel('Iterations')

    ax.set_ylabel('Cost')

    ax.set_title('Error vs. Training Epoch')

    1-4.png

    解决方案的成本或误差随着每个成功的迭代而下降,直到它触底。这正是我们希望发生的事情。我们的算法起作用了。

    Python的伟大之处在于它的庞大的开发者社区和丰富的开源软件。在机器学习领域,顶级Python库是scikit-learn。让我们看看如何使用scikit- learn的线性回归类来处理第一部分的简单线性回归任务。

    from sklearn import linear_model

    model = linear_model.LinearRegression()

    model.fit(X, y)

    没有比这更简单的了。“fit”方法有很多参数,我们可以根据我们想要的算法来调整参数,默认值可以感测到遗留下来的问题。试着绘制拟合参数,和之前的结果比较。

    x = np.array(X[:, 1].A1)

    f = model.predict(X).flatten()

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))

    ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction')

    ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data')

    ax.legend(loc=2)

    ax.set_xlabel('Population')

    ax.set_ylabel('Profit')

    ax.set_title('Predicted Profit vs. Population Size')

    2-3.png

    我使用了“predict”函数预测的y值来绘制直线。这比手动操作要容易得多。scikit- learn有一个很好的API,它可以为典型的机器学习工作流程提供很多便利功能。

    本文为编译文章,作者John Wittenauer,原网址为

    http://www.johnwittenauer.net/machine-learning-exercises-in-python-part-2/

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