2019-08-04

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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2019-08-04相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一:样本

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代码:

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

datasets_X = [] #尺寸
datasets_Y = [] #价格
fr = open(D:\\python_source\\Machine_study\\mooc_data\\回归/prices.txt, r)
lines = fr.readlines()
for line in lines:
    items = line.strip().split(,) #转换为列表,以 , 分隔
    datasets_X.append(int(items[0]))
    datasets_Y.append(int(items[1]))
length = len(datasets_X)
datasets_X = np.array(datasets_X).reshape([length, 1])#二维列表
#print(datasets_X)
datasets_Y = np.array(datasets_Y)

minX = min(datasets_X)
maxX = max(datasets_X)
X = np.arange(minX, maxX).reshape([-1, 1]) #以最大值和最小值为范围建立等差数列 2维列表 792-4399
#print(X)

linear = linear_model.LinearRegression()
linear.fit(datasets_X, datasets_Y) #拟合回归数据

print(Coefficients:, linear.coef_)#查看系数
print(intercept:, linear.intercept_)#查看截距

#可视化
plt.scatter(datasets_X, datasets_Y, color = red)

plt.plot(X, linear.predict(X), color = blue)
plt.xlabel(Area)
plt.ylabel(Price)
plt.show()

效果图片:

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