线性回归在 Python 中的代码实现33

线性回归是机器学习领域中一种重要的统计建模技术，用于预测连续输出变量与一个或多个输入变量之间的线性关系。在 Python 中，我们可以使用多种库来执行线性回归，包括 NumPy、Scikit-learn 和 Statsmodels。

NumPy

NumPy 库提供了用于线性回归的函数。该函数采用两个输入，即特征矩阵 X 和目标向量 y，并返回回归系数向量 b 和残差向量 r。以下是 NumPy 线性回归代码示例：import numpy as np
# 特征矩阵 X 和目标向量 y
X = ([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = (X, ([1, 2])) + 3
# 执行线性回归
b, r, rank, s = (X, y)
# 打印回归系数和残差
print("回归系数：", b)
print("残差：", r)

Scikit-learn

Scikit-learn 库提供了用于线性回归的 LinearRegression 类。该类具有用于拟合和预测数据的 fit 和 predict 方法。以下是 Scikit-learn 线性回归代码示例：from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 特征矩阵 X 和目标向量 y
X = ([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = (X, ([1, 2])) + 3
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
(X, y)
# 使用模型预测
y_pred = (X)
# 打印回归系数
print("回归系数：", model.coef_)

Statsmodels

Statsmodels 库提供了专门用于统计建模的各种类。其中的 LinearRegression 类可以用于执行线性回归。以下是 Statsmodels 线性回归代码示例：import as sm
# 特征矩阵 X 和目标向量 y
X = ([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = (X, ([1, 2])) + 3
# 创建线性回归模型
model = (y, X)
# 拟合模型
results = ()
# 打印回归系数
print("回归系数：", )

选择正确的库

选择用于线性回归的库取决于具体的需求。NumPy 提供了低级的线性求解器，而 Scikit-learn 和 Statsmodels 提供了更高级别的建模功能。对于简单的线性回归任务，NumPy 可能就足够了。对于更复杂的建模，Scikit-learn 或 Statsmodels 可能更合适。

Python 中的线性回归代码实现为数据分析和机器学习任务提供了强大的工具。通过使用 NumPy、Scikit-learn 或 Statsmodels 等库，数据科学家和开发人员可以轻松地拟合线性回归模型并预测连续输出变量。

2024-10-14

上一篇：Python 字典函数：字典操作指南

下一篇：Python 源代码下载：获取您所需的代码