一、excel数据分析功能实现线性回归

先选择若干组数据进行操作。

选中后点击插入，选择散点图。

找到图表元素，选择趋势线，选择线性。

同理可做20组和2000组数据

二、jupyter编程最小二乘法重做线性回归

打开jupyter,新建文件，输入如下代码

import pandas as pd
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt;
#准备数据
p=pd.read_excel('D:\\mcom\\下载\\weights_heights.xls','weights_heights')
#读取20行数据
p1=p.head(20)
x=p1["Height"]
y=p1["Weight"]
# 平均值
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
#x（或y）列的总数（即n）
xsize = x.size
zi=((x-x_mean)*(y-y_mean)).sum()
mu=((x-x_mean)*(x-x_mean)).sum()
n=((y-y_mean)*(y-y_mean)).sum()
# 参数a b
a = zi / mu
b = y_mean - a * x_mean
#相关系数R的平方
m=((zi/math.sqrt(mu*n))**2)
# 这里对参数保留4位有效数字
a = np.around(a,decimals=4)
b = np.around(b,decimals=4)
m = np.around(m,decimals=4)
print(f'回归线方程:y = {a}x +({b})')
print(f'相关回归系数为{m}')
#借助第三方库skleran画出拟合曲线
y1 = a*x + b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y1,c='r')

生成如下图像

修改此处代码，测试更多数据

三、jupyter利用sklearn库实现线性回归

同样是jupyter的文件

# 导入所需的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegressionp=pd.read_excel('D:\\mcom\\下载\\weights_heights.xls','weights_heights')
#读取数据行数
p1=p.head(20)
x=p1["Height"]
y=p1["Weight"]
# 数据处理
# sklearn 拟合输入输出一般都是二维数组，这里将一维转换为二维。
y = np.array(y).reshape(-1, 1)
x = np.array(x).reshape(-1, 1)
# 拟合
reg = LinearRegression()
reg.fit(x,y)
a = reg.coef_[0][0]     # 系数
b = reg.intercept_[0]   # 截距
print('拟合的方程为：Y = %.4fX + (%.4f)' % (a, b))
c=reg.score(x,y)    # 相关系数
print(f'相关回归系数为%.4f'%c)# 可视化
prediction = reg.predict(y)
# 根据高度，按照拟合的曲线预测温度值
plt.xlabel('身高')
plt.ylabel('体重')
plt.scatter(x,y)
y1 = a*x + b
plt.plot(x,y1,c='r')

产生如下图像

同样修改刚才的那个地方的代码，生成不同的图表

四、结语

这次的实验通过不同的方式实现了Excel数据的线性回归，当然这只是最开始的认识和练习，希望后面的实验可以更加顺利。

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初识线性回归（Excel-Python实现）

文章目录

一、excel数据分析功能实现线性回归

二、jupyter编程最小二乘法重做线性回归

三、jupyter利用sklearn库实现线性回归

四、结语

初识线性回归（Excel-Python实现）相关推荐

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