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下面给出sklearn 库线性回归示例# coding:utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

sns.set()

def get_data():

rng = np.random.RandomState(1)

x = 10 * rng.rand(50)

y = 2 * x - 5 + rng.randn(50)

# plt.scatter(x, y)

# plt.show()

return x, y

def lr_fit():

x, y = get_data()

model = LinearRegression(fit_intercept=True)

model.fit(x[:, np.newaxis], y)

xfit = np.linspace(0, 10, 1000)

yfit = model.predict(xfit[:, np.newaxis])

print "Model slope: ", model.coef_[0]

print "Model intercept:", model.intercept_

plt.scatter(x, y)

plt.plot(xfit, yfit)

plt.show()

if __name__ == '__main__':

lr_fit()

# get_data()

pass

参考:Python Data Science Handbook

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