sklearn笔记29 线性回归天猫双十一销量预测

完整代码 sklearn代码21 2-2020天猫双十一销量

天猫双十一历年销量

数据是曲线的，不是线性的

# 认为天猫销量与年份之间存在函数关系，一元二次，一元三次

导包

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

数据

years = np.arange(2009,2020)
years

sales = np.array([0.5,9.36,52,191,352,571,912,1207,1682.69,2135,2684])sales    #此时使用的是科学计数法来表示

将数据进行图形展示

plt.scatter(years,sales,c= 'red',marker='*',s=80)   # s是用来调节marker的大小的

X = (years-2008).reshape(-1,1)
X

y = sales
y

线性回归处理

from sklearn.linear_model import LinearRegression

线性拟合，偏差较大

lr = LinearRegression(fit_intercept=True)lr.fit(X,y)
# weight 权重
w = lr.coef_
# bias 偏差
b = lr.intercept_
display(w,b)
plt.scatter(years-2008,sales,c= 'red',marker='*',s=80)  x = np.linspace(1,12,50)plt.plot(x,w*x + b, c = 'green')

一元二次拟合

X2 = np.concatenate([X**2,X],axis = 1)
X2.shape   #属性有两个

# 假定函数是一元二次f(x) = w1*x**2 +w2*x +b
lr = LinearRegression(fit_intercept=True)X2 = np.concatenate([X**2,X],axis = 1)lr.fit(X2,y)
# weight 权重  有多少个属性就有多少个
w1,w2 = lr.coef_
# bias 偏差 有多少个方程就有多少个
b = lr.intercept_
display(w1,w2,b)
plt.scatter(years-2008,sales,c= 'red',marker='*',s=80)  x = np.linspace(1,12,50)f = lambda x : w1*x**2 +w2*x + bplt.plot(x,f(x), c = 'green')# 年2009---1
# 2020-----12
print('2020年天猫双十一销量预测：',np.round(f(12),1))

# 假定函数是一元三次f(x) = w1*x**2 +w2*x +b
lr = LinearRegression(fit_intercept=True)X3 = np.concatenate([X**3,X**2,X],axis = 1)lr.fit(X3,y)
# weight 权重  有多少个属性就有多少个
w1,w2,w3 = lr.coef_
# bias 偏差 有多少个方程就有多少个
b = lr.intercept_plt.scatter(years-2008,sales,c= 'red',marker='*',s=80)  x = np.linspace(1,12,50)f = lambda x : w1*x**3 +w2*x**2+w3*x + bplt.plot(x,f(x), c = 'green')# 年2009---1
# 2020-----12
print('2020年天猫双十一销量预测：',np.round(f(12),1))

线性回归在公司的使用

#瑞幸咖啡，30K
#本科,华为3年,测试,华为的外包
#线性回归，预测咖啡销量
#提前进货，大概，货物积存，占用现金流# 推荐系统 效益，每日纯公交量500万
# 不好，100万

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