这篇文章主要介绍了Python如何实现线性回归算法，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

为恩阳等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及恩阳网站建设行业解决方案。主营业务为网站建设、成都网站设计、恩阳网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

用python实现线性回归

代码：

#encoding:utf-8
"""
  Author:   njulpy
  Version:   1.0
  Data:   2018/04/09
  Project： Using Python to Implement LineRegression Algorithm
"""
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.linalg import inv
from numpy import dot
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
# 最小二乘法
def lms(x_train,y_train,x_test):
  theta_n = dot(dot(inv(dot(x_train.T, x_train)), x_train.T), y_train) # theta = (X'X)^(-1)X'Y
  #print(theta_n)
  y_pre = dot(x_test,theta_n)
  mse = np.average((y_test-y_pre)**2)
  #print(len(y_pre))
  #print(mse)
  return theta_n,y_pre,mse
#梯度下降算法
def train(x_train, y_train, num, alpha,m, n):
  beta = np.ones(n)
  for i in range(num):
    h = np.dot(x_train, beta)       # 计算预测值
    error = h - y_train.T         # 计算预测值与训练集的差值
    delt = 2*alpha * np.dot(error, x_train)/m # 计算参数的梯度变化值
    beta = beta - delt
    #print('error', error)
  return beta
if __name__ == "__main__":
  iris = pd.read_csv('iris.csv')
  iris['Bias'] = float(1)
  x = iris[['Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width', 'Bias']]
  y = iris['Sepal.Length']
  x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=5)
  t = np.arange(len(x_test))
  m, n = np.shape(x_train)
  # Leastsquare
  theta_n, y_pre, mse = lms(x_train, y_train, x_test)
  # plt.plot(t, y_test, label='Test')
  # plt.plot(t, y_pre, label='Predict')
  # plt.show()
  # GradientDescent
  beta = train(x_train, y_train, 1000, 0.001, m, n)
  y_predict = np.dot(x_test, beta.T)
  # plt.plot(t, y_predict)
  # plt.plot(t, y_test)
  # plt.show()
  # sklearn
  regr = linear_model.LinearRegression()
  regr.fit(x_train, y_train)
  y_p = regr.predict(x_test)
  print(regr.coef_,theta_n,beta)
  l1,=plt.plot(t, y_predict)
  l2,=plt.plot(t, y_p)
  l3,=plt.plot(t, y_pre)
  l4,=plt.plot(t, y_test)
  plt.legend(handles=[l1, l2,l3,l4 ], labels=['GradientDescent', 'sklearn','Leastsquare','True'], loc='best')
  plt.show()

输出结果

sklearn: [ 0.65368836  0.70955523 -0.54193454  0.        ]
 LeastSquare: [ 0.65368836  0.70955523 -0.54193454  1.84603897]
 GradientDescent: [ 0.98359285  0.29325906  0.60084232  1.006859  ]

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python如何实现线性回归算法”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

标题名称：Python如何实现线性回归算法-创新互联
网站路径：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/cogojs.html