Python 多元线性回归实例

前言

之前用过的代码，现在整理一下。

数据集

链接: https://pan.baidu.com/s/1Wd3s22GF98CjSJg-P42S3Q
提取码: d4rw

程序

from  numpy import genfromtxt      #genfromtxt函数创建数组表格数据
import numpy as np
from sklearn import datasets,linear_model#读取数据，r后边内容当做完整的字符串，忽略里面的特殊字符
dataPath = r'data_multi.csv'
data_multi = genfromtxt(dataPath,delimiter=',')       #将路径下的文本文件导入并转化成numpy数组格式
print("data_multi:",data_multi)X = data_multi[:,:-1]      #取所有行和除了最后一列的所有列作为特征向量
Y = data_multi[:,-1]       #取所有行和最后一列作为回归的值
print("X:",X)
print("Y:",Y)#建立回归模型
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X,Y)
print("coefficients:",regr.coef_)          #b1,...,bp（与x相结合的各个参数）
print("intercept:",regr.intercept_)        #b0（截面）

结果展示

data_multi: [[100.    5.    4.    9.3][ 50.    6.    3.    4.8][100.    9.    4.    8.9][100.    3.    2.    6.5][ 50.    4.    2.    4.2][ 80.    5.    2.    6.2][ 75.    8.    3.    7.4][ 65.    4.    4.    6. ][ 90.    2.    3.    7.6][ 90.    6.    2.    6.4]]
X: [[100.   5.   4.][ 50.   6.   3.][100.   9.   4.][100.   3.   2.][ 50.   4.   2.][ 80.   5.   2.][ 75.   8.   3.][ 65.   4.   4.][ 90.   2.   3.][ 90.   6.   2.]]
Y: [9.3 4.8 8.9 6.5 4.2 6.2 7.4 6.  7.6 6.4]
coefficients: [0.06228476 0.09866047 0.80577487]
intercept: -1.1025622824693189

预测

x_pred = [[102,4,6]]
y_pred = regr.predict(x_pred)         #预测
print("y_pred:",y_pred)

y_pred: [10.47977423]

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