python函數(shù)回歸 python中回歸分析的算法

python線性回歸有哪些方法

線性回歸：

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設(shè)x,y分別為一組數(shù)據(jù)，代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項式的次數(shù)（線性回歸就選1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個在前哪個在后了。。。

print ro #輸出的第一個數(shù)是斜率k，第二個數(shù)是縱截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python邏輯回歸怎么求正系數(shù)

Python 邏輯回歸求正系數(shù)的方法可以分為兩種：

1. 使用線性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression類來求解正系數(shù)，調(diào)用其中的fit()方法就可以求解出正系數(shù)。

2. 使用梯度下降法：可以自己實現(xiàn)梯度下降法，通過不斷迭代更新正系數(shù)，最終獲得最優(yōu)的正系數(shù)。

求python支持向量機多元回歸預(yù)測代碼

這是一段用 Python 來實現(xiàn) SVM 多元回歸預(yù)測的代碼示例：

# 導(dǎo)入相關(guān)庫

from sklearn import datasets

from sklearn.svm import SVR

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加載數(shù)據(jù)集

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

# 將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和測試集

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

# 創(chuàng)建SVM多元回歸模型

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

# 訓(xùn)練模型

reg.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測結(jié)果

y_pred = reg.predict(X_test)

# 計算均方誤差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("Mean Squared Error:", mse)

在這段代碼中，首先導(dǎo)入了相關(guān)的庫，包括 SVR 函數(shù)、train_test_split 函數(shù)和 mean_squared_error 函數(shù)。然后，使用 load_boston 函數(shù)加載數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集。接著，使用 SVR 函數(shù)創(chuàng)建了一個 SVM 多元回歸模型，并使用 fit 函數(shù)對模型進行訓(xùn)練。最后，使用 predict 函數(shù)進行預(yù)測，并使用 mean_squared_error 函數(shù)計算均方誤差。

需要注意的是，這僅僅是一個示例代碼，在實際應(yīng)用中，可能需要根據(jù)項目的需求進行更改，例如使用不同的超參數(shù)

網(wǎng)站欄目：python函數(shù)回歸 python中回歸分析的算法
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