2、其次选择回归。
3、最后将其另存为,另存为到word中就可以保存了。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。
线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一,它是监督学习的一种算法,主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数,在损失函数的约束下,求解相关系数,最终在测试集上测试模型的回归效果。也就是说 LinearRegression 模型会构造一个线性回归公式
y' = w^T x + b
,其中 w 和 x 均为向量,w 就是系数,截距是 b,得分是根据真实的 y 值和预测值 y' 计算得到的。
这是一个多元支持向量机回归的模型,以下是一个参考的实现代码:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score
# 模拟数据
np.random.seed(0)
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))
# 分割数据
train_X = X[:60]
train_y = y[:60]
test_X = X[60:]
test_y = y[60:]
# 模型训练
model = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
model.fit(train_X, train_y)
# 预测结果
pred_y = model.predict(test_X)# 计算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)
# 对比图
plt.scatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')
plt.title('R2={:.2f}'.format(r2))
plt.legend()
plt.show()
上面的代码将数据分为训练数据和测试数据,使用SVR模型对训练数据进行训练,然后对测试数据进行预测。计算预测结果与真实值的R2,最后将结果画出对比图,以评估模型的效果。