python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的單變量線性回歸方法
線性回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)算法之一，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸問(wèn)題，算法的關(guān)鍵在于如何最小化代價(jià)函數(shù)，通常使用梯度下降或者正規(guī)方程（最小二乘法），在這里對(duì)算法原理不過(guò)多贅述，建議看吳恩達(dá)發(fā)布在斯坦福大學(xué)上的課程進(jìn)行入門(mén)學(xué)習(xí)。
這里主要使用python的sklearn實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的單變量線性回歸。
sklearn對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法封裝的十分好，基本使用fit,predict,score，來(lái)訓(xùn)練，預(yù)測(cè)，評(píng)價(jià)模型，
一個(gè)簡(jiǎn)單的事例如下：
from pandas import DataFrame
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
X=[]
Y=[]
with open("C:\\Users\\www\\ex1data1.txt","r") as f: #讀取txt文件。
for line in f:
p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in line.split(',')]
X.append(p_tmp)
Y.append(E_tmp)
#'data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')
# X=data[0]
# Y=data[1]
data=DataFrame(X,columns={'a'})
data['b']=b
X=DataFrame(X)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.scatter(data['a'],data['b']) #顯示X，Y的散點(diǎn)圖
def linear_model_main(X,Y,predict_value): #定義一個(gè)使用線性回歸的函數(shù)
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X,Y) #訓(xùn)練模型
predict_output=regr.predict(predict_value) #預(yù)測(cè)
predictions={} #用一個(gè)集合裝以下元素
predictions['intercept']=regr.intercept_ #截距
predictions['codfficient']=regr.coef_ #斜率（參數(shù)）
predictions['predict_value']=predict_output #預(yù)測(cè)值
return predictions
result = linear_model_main(X,Y,1500) #調(diào)用函數(shù)
print(result['predict_value'])
def show_predict(X,Y):
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X,Y)
plt.scatter(X,Y,color='blue')
plt.plot(X,regr.predict(X),color='red')
show_predict(X,Y)
最后擬合結(jié)果如圖：
以上這篇python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的單變量線性回歸方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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