Python 線性迴歸: 氣溫跟冰飲銷售量有關係嗎? LinearRegression ; from sklearn import linear_model ; regr = linear_model. LinearRegression()

by 儲蓄保險王 · 2022-12-11

from sklearn import linear_model

regr = linear_model.LinearRegression(*,)

#產生regr操作子,可命名為lmLR

*右方的參數,

表示要連名帶姓寫出參數名稱

依順序寫不行

 

regr.fit(x,y)

#直接對操作子regr產生影響

 

regr.coef_ #係數

regr.intercept_ #截距

 

pred = regr.predict([[40],[5],[15]]) #注意shape

regression: 

 

from sklearn import linear_model

if __name__ == “__main__”:

    x = [ [29],[28],[34],[31],[25],[29],[32],[31],[24],[33],[25],[31],[26],[30] ]

    y = [77,62,93,84,59,64,80,75,58,91,51,73,65,84]

    regr = linear_model.LinearRegression()

    regr.fit(x,y)

    pred = regr.predict([[40],[5],[15]])

 

加碼題:

from sklearn import linear_model

import numpy as np

if __name__ == “__main__”:

    x = [ [29],[28],[34],[31],[25],[29],[32],

         [31],[24],[33],[25],[31],[26],[30] ]

    y = [77,62,93,84,59,64,80,75,58,91,51,73,65,84]

    regr = linear_model.LinearRegression()

    regr.fit(x,y)

    pred = regr.predict([[40],[5],[15]])

   

    x_line=[]

    for ele in x: x_line.append(ele[0])

    x_ary = np.array(x_line)

    y_ary = x_ary*regr.coef_[0]+regr.intercept_

   

    import matplotlib.pyplot as plt

    fig,ax = plt.subplots()

    ax.plot(x_ary,y_ary,label=”regressions”,color=”r”)

    ax.scatter(x_ary,y,label=”samples”,color=”b”)

    ax.legend(loc=”best”)

    fig.show()

 

參考解答:

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from typing import List,Union

import numpy as np

def myPred(coeff:Union[List[float],np.ndarray],intercept:float,

           xtest:Union[list,np.ndarray])-> np.ndarray[float]:

    “””輸入coeff (1D List[float]),代表各自變數的係數

    #[3.74] #長度=xtest的欄數(.shape[1]),目前是1

    intercept:截距 float #-36.36

    xtest: 2D list 或ndarray,代表每維度的觀察值

    return 預測值 y_prediction,np.ndarray[float]    “””

    xtestAry = np.array(xtest)  

    coeffAry = np.array(coeff)  

    y_prediction= coeffAry*xtestAry + intercept

    return y_prediction

if __name__==”__main__”:

    xtest =[[40],

            [5],

            [15]]

    intercept = -36.36

    coeff = [3.74]

    y_prediction = myPred(coeff,intercept,xtest)

    print(“y_prediction:\n”,y_prediction)

#y_prediction 不該是2D

#應該是因為xtest的第二維長度只有1

#幸運跑出來而已,還要繼續處理的

#coeff[0]*xtest的第0欄+coeff[1]*xtest的第1欄+…

#需要取直欄,pandas可能比較好用

#或使用array的切片方式  

 

參考解答:

小修正:

 

from typing import List,Union

import numpy as np

def myPred(coeff:Union[List[float],np.ndarray],intercept:float,

           xtest:Union[list,np.ndarray])-> np.ndarray[float]:

    “””輸入coeff (1D List[float]),代表各自變數的係數

    #[3.74] #長度=xtest的欄數(.shape[1]),目前是1

    intercept:截距 float #-36.36

    xtest: 2D list 或ndarray,代表每維度的觀察值

    return 預測值 y_prediction,np.ndarray[float]    “””

    xtestAry = np.array(xtest)  

    coeffAry = np.array(coeff)  

    if len(coeff) != xtestAry.shape[1]:return [None]

    for i in range(len(coeffAry)):

        y_prediction= coeffAry[i]*xtestAry[:,i] #+intercept?

    y_prediction += intercept 

#+intercept放迴圈內可能會重複加

#本例迴圈僅有一次,所以看不出差別 

    return y_prediction

if __name__==”__main__”:

    xtest =[[40],

            [5],

            [15]]

    intercept = -36.36

    coeff = [3.74]

    y_prediction = myPred(coeff,intercept,xtest)

    print(“y_prediction:\n”,y_prediction)

 

 

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