[国赛区] 线性回归代码

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发表于 2023-8-26 18:08 |只看该作者 |倒序浏览

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import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 3 + 4 * X + np.random.randn(100, 1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 打印模型的参数
print("Intercept:", model.intercept_)
print("Coefficient:", model.coef_[0])

# 预测新数据点
new_X = np.array([[1.5]]) # 输入一个新的 X 值进行预测
predicted_y = model.predict(new_X)
print("Predicted y:", predicted_y)

# 绘制数据和拟合线
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Linear Regression')
plt.show()

zan