Python 线性回归

1 声明

本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。

2 线性回归简介

3 线性回归代码示例

# 加载相关包:标准化、线性回归、特征构造
# Scenario 1 普通线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 加载波士顿房价数据并指定特征和目标变量
boston = load_boston()
features = boston.data[:,0:2]
target = boston.target
# 创建并拟合线性回归模型
regression = LinearRegression()model1 = regression.fit(features, target)# 查看截距
print(model1.intercept_)
# 查看系数β1、β2
print(model1.coef_)# Scenario 2 带交互项的线性回归
# 通过PolynomialFeatures创建交互项
interaction = PolynomialFeatures(
degree=3, include_bias=False, interaction_only=True)
features_interaction = interaction.fit_transform(features)# 创建并拟合线性回归模型
regression = LinearRegression()
model2 = regression.fit(features_interaction, target)
# 验证样本交互项X1*X2
print(features_interaction[0])
# 查看带交互项的系数
print(model2.coef_)# Scenario 3 正则化之岭回归
# 标准化数据，即特征都在同一量纲上(无量纲)
scaler = StandardScaler()
features_standardized = scaler.fit_transform(features)# 创建带α的岭回归并拟合
regression = Ridge(alpha=0.5)
model3 = regression.fit(features_standardized, target)# 评价指标R2（仅演示如何使用）
from sklearn.metrics import r2_score
print('R^2 train: %.3f' % r2_score(target, model1.predict(features)))

4 总结

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