Qual é a análise de regressão
A análise de regressão (análise de regressão) é uma análise estatística para determinar a relação quantitativa entre duas ou mais variáveis interdependentes. Usar uma análise gama, regressão muito largo de acordo com o número de variáveis envolvidas, dividida em uma regressão e análise de regressão múltipla, de acordo com o número de variáveis dependentes podem ser divididos em análise de regressão simples e análise de regressão múltipla, de acordo com a relação entre os tipos de variáveis independentes e dependentes , análise de regressão pode ser dividido em regressão linear e não-linear. Se a análise de regressão, apenas uma variável independente e inclui uma variável dependente, e a relação entre os dois linear aproximada está disponível, isto é chamado análise de regressão, de uma análise de regressão linear. Se a análise de regressão compreende dois ou mais variáveis independentes, e que existe uma correlação linear entre variáveis independentes, que é referido como a análise de regressão linear múltipla.
Na verdade, dar-lhe algum momento, resolução de equações lineares
Permitir bar entrada direta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0,30,50)
y = x+ 2*np.random.rand(50)
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.scatter(x,
Existem 50 pontos no mapa, de forma rápida para encontrar equações lineares
from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归
model = LinearRegression() #初始化模型
x1 = x.reshape(-1,1) # 将行变列 得到x坐标
y1 = y.reshape(-1,1) # 将行变列 得到y坐标
model.fit(x1,y1) #训练数据
model.predict(40) #预测下x=40 ，y的值
array([[40.90816511]]) # x=40的预测值
Ou desenhar um mapa para ver melhor
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.scatter(x,y)
x_test = np.linspace(0,40).reshape(-1,1)
plt.plot(x_test,model.predict(x_test))
Há fotos e eu não sei os parâmetros da equação
Temos um modelo de como não podemos saber
model.coef_ #array([[1.00116024]]) 斜率
model.intercept_ # array([0.86175551]) 截距
y = 1.00116024 * x + 0.86175551
Avaliar como bom ou mau que este modelo
não é certamente que quanto mais próximo o melhor ponto ao quadrado da distância da linha reta tão pequeno quanto possível
np.sum(np.square(model.predict(x1) - y1))
16.63930773735106 # 这个不错，挺小的
Eu não acredito que é o melhor, em seguida, adicione uma interceptação bit pouco 0,01
y2 = model.coef_*x1 + model.intercept_ + 0.01
np.sum(np.square(y2 - y1)) # 16.64430773735106
Ou desenhar um mapa
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.scatter(x1,y1)
plt.plot(x1,model.predict(x1),color = 'r')
plt.plot(x1 , model.coef_*x1 + model.intercept_ +1, color = 'b') # 用大的1区别这两条线，0.01两条线几乎重合
