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[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
8 K* A0 u% h4 |6 {* p3 P! I3 Kfrom sklearn.linear_model import LinearRegression
5 J8 d; t  \8 [, Aimport matplotlib.pyplot as plt$ o5 b' k* N; W% r
7 F3 K1 }9 J1 K  m3 e+ B
# 生成一些示例数据
. C6 b% m4 v5 H& W( ynp.random.seed(0)" K) W/ g/ J' e* h7 t( v' z
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
  k+ [/ Q" D& O8 o& k  J2 v. ?y = 3 + 4 * X + np.random.randn(100, 1)* _$ Y0 g% }3 N  H; N% B

+ r0 x6 |' L; ]; o* X# 创建线性回归模型' W! E- W7 e8 ]: B; H7 e; V* h) u
model = LinearRegression()/ S7 n1 k, _1 I# Y$ M5 V
1 ~; ?& n' a6 T  g3 r3 b
# 训练模型' r( `! v; y; T* t- ?7 k) Q8 w# Y( b
model.fit(X, y)
: X  V/ X# g; }8 C: G2 w# o& ?7 A1 h7 z; g0 f. N+ C2 v- @% O. u. O
# 打印模型的参数1 C4 D/ t7 L! ~5 m: Z3 v2 ~
print("Intercept:", model.intercept_)
  C3 f, K2 _4 C" ?9 ?0 T% p6 iprint("Coefficient:", model.coef_[0])3 r* _; w6 m' z  @$ s) w
) _: [) B0 I' x" |% ]" K" z
# 预测新数据点1 K* y# R8 g4 v
new_X = np.array([[1.5]])  # 输入一个新的 X 值进行预测
  B  I8 D2 g) K/ M2 o, H; d$ T3 N+ dpredicted_y = model.predict(new_X)
4 J5 u! S' x0 A: D9 Iprint("Predicted y:", predicted_y)! Y  W8 @! I6 j3 r0 x

/ b! \2 l; I- b" S# 绘制数据和拟合线
8 L9 P* ], @( O" Kplt.scatter(X, y, color='blue')
, Q- [! f6 i& x$ o2 rplt.plot(X, model.predict(X), color='red')4 }, C5 v% K5 L$ f, K
plt.xlabel('X'); z, s$ N& k: l) t, ]: ]5 _6 p
plt.ylabel('y')3 K: {% l8 z, d1 W5 z# ^4 n6 [
plt.title('Linear Regression')
$ @7 C1 e/ E3 A  ?plt.show()  ?4 M' j: }# T& W, g
, Q- t5 }, V; ^9 n- r9 M

+ Y2 R5 x2 S) i) q, L' N
zan
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