python之简单线性回归分析

使用sklearn库的linear_model.LinearRegression()，可以非常简单的进行线性回归分析

以下为代码：

 1 # 导入sklearn库下的linear_model类
 2 from sklearn import linear_model
 3 # 导入pandas库，别名为pd
 4 import pandas as pd
 5
 6 filename = r‘D:\test.xlsx‘
 7 # 读取数据文件
 8 data = pd.read_excel(filename)
 9
10 # 转化自变量数据为矩阵
11 x = data.iloc[:,:1].values
12 # 转化因变量数据为矩阵
13 y = data.iloc[:,2].values
14 # print(x)
15 # print(y)
16
17 # 调用线性回归函数
18 clf = linear_model.LinearRegression()
19 # 开始线性回归计算
20 clf.fit(x,y)
21 # 得到斜率
22 print(clf.coef_[0])
23 # 得到截距
24 print(clf.intercept_)

原文地址：https://www.cnblogs.com/dangjf/p/9523547.html

时间： 2024-08-02 00:27:24

python之简单线性回归分析的相关文章

一元线性回归分析及java实现

http://blog.csdn.net/hwwn2009/article/details/38414911 一元线性回归分析及java实现 2014-08-07 11:02 1072人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: DataMining(17)  一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,它所研究的对象是两个变量之间的线性相关关系.通过对这个模型的讨论,我们不仅可以掌握有关一元线性回归的知识,而且可以从中了解回归分析方法的基本思想.方法和应用. 一.问题的提出 例2-1-1 

微软数据挖掘算法:Microsoft 线性回归分析算法（11）

前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决,每篇算法总结包含:算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤.为了方便阅读,我还特定整理一篇目录:

python中简单文件的输入三种方式

最近在自学python,简单的总结了一下文件的输入的方式. 1. f=open("foo.txt") line=f.readline() while line: print(line,end='') line=f.readline() f.close() 2. for line in open("foo.txt"): print(line,end='') 3. f=open("foo.txt") lines=f.readlines() for l

Python实现简单的猜数字游戏

Python实现简单的猜数字游戏,具体如下: 随机生成一个1-10之间的数字,让用户来猜,当猜错时,会提示猜的数字是大还是小了,直到用户猜对为止. import random secret = random.randint(1,10) #print(secret) print('------猜数字游戏!-----') guess = 0 while guess != secret: temp = input('猜数字游戏开始,请输入数字:') guess = int(temp) if guess

用 python实现简单EXCEL数据统计

任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表 SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称 Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

python实现简单的循环购物车小功能

python实现简单的循环购物车小功能 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'hujianli' shopping = [ ("iphone6s", 5000), ("book python", 81), ("iwach", 3200), ("电视机", 2200) ] def zero(name): if len(name) == 0: print("\033[31;1m您的输

python编写简单的html登陆页面（3）

1  在python编写简单的html登陆页面(2)的基础上在延伸一下: 可以将静态分配数据,建立表格,存放学生信息 2  加载到静态数据 3  html的编写直接在表格里添加一组数据就行了 4  VS Code上面跟前面的后台类似,添加一个content再链接到html就可以了 @app.route('/content')def content(): return render_template('content.html') return 'content.....'

[笔记]python数据结构之线性表：linkedlist链表,stack栈,queue队列

python数据结构之线性表 python内置了很多高级数据结构,list,dict,tuple,string,set等,在使用的时候十分舒心.但是,如果从一个初学者的角度利用python学习数据结构时,这些高级的数据结构可能给我们以迷惑. 比如,使用list实现queue的时候,入队操作append()时间复杂度可以认为是O(1),但是,出队操作pop(0)的时间复杂度就是O(n). 如果是想利用python学学数据结构的话,我觉得还是自己实现一遍基本的数据结构为好. 1.链表 在这里,我想使

python编写简单的html登陆页面（2）

1  在python编写简单的html登陆页面(1)的基础上在延伸一下: 可以将动态分配数据,实现页面跳转功能: 2  跳转到新的页面:return render_template('home1.html') 3  后台代码如下 4  前端html: