1机器学习 生成最简单的预测函数
Posted 安果移不动
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了1机器学习 生成最简单的预测函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
生成豆豆与毒性的函数图
生成五个随机豆豆 线性分布
import numpy as np
def get_beans(counts):
xs = np.random.rand(counts)
xs = np.sort(xs)
ys = [1.2*x+np.random.rand()/10 for x in xs]
return xs,ys
将豆豆打印出来
import dataset;
from matplotlib import pyplot
def main():
xs, ys = dataset.get_beans(5)
print(xs)
print(ys)
# 配置图像
pyplot.title("Size - Toxicity Function", fontsize=12)
pyplot.xlabel("Bean Size")
pyplot.ylabel("Toxicity")
pyplot.scatter(xs,ys)
pyplot.show();
pass
if __name__ == '__main__':
main()
生成100个豆豆
xs, ys = dataset.get_beans(100)
预测函数拟合直线
import dataset;
from matplotlib import pyplot
def main():
xs, ys = dataset.get_beans(100)
# 配置图像
pyplot.title("Size - Toxicity Function", fontsize=12)
pyplot.xlabel("Bean Size")
pyplot.ylabel("Toxicity")
pyplot.scatter(xs, ys)
# 绘制预测函数图像
# 随意初试话一个一元一次函数w
# y = 0.5*x
w = 0.5
y_pre = w * xs
# [0.45714892 0.58488835]
# print(xs)
# [0.22857446 0.29244418]
# print(y_pre)
# 预测函数拟合直线
pyplot.plot(xs, y_pre)
pyplot.show();
pass
if __name__ == '__main__':
main()
以上是关于1机器学习 生成最简单的预测函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言使用DALEX包的explain函数生成指定分类预测机器学习模型的解释器
机器学习——Java调用sklearn生成好的Logistic模型进行鸢尾花的预测