python函数回归 python中回归分析的算法

python线性回归有哪些方法

线性回归:

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设x,y分别为一组数据,代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数(线性回归就选1)

ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。

print ro #输出的第一个数是斜率k,第二个数是纵截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python逻辑回归怎么求正系数

Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种:

1. 使用线性模型的求解方法:可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数,调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。

2. 使用梯度下降法:可以自己实现梯度下降法,通过不断迭代更新正系数,最终获得最优的正系数。

求python支持向量机多元回归预测代码

这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例:

# 导入相关库

from sklearn import datasets

from sklearn.svm import SVR

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集

X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)

# 将数据集拆分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建SVM多元回归模型

reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)

# 训练模型

reg.fit(X_train, y_train)

# 预测结果

y_pred = reg.predict(X_test)

# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("Mean Squared Error:", mse)

在这段代码中,首先导入了相关的库,包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后,使用 load_boston 函数加载数据集,并将数据集分为训练集和测试集。接着,使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型,并使用 fit 函数对模型进行训练。最后,使用 predict 函数进行预测,并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。

需要注意的是,这仅仅是一个示例代码,在实际应用中,可能需要根据项目的需求进行更改,例如使用不同的超参数


文章名称:python函数回归 python中回归分析的算法
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