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仅在Python中使用for循环的简单线性回归

简单线性回归是一种统计学方法,用于建立两个变量之间的线性关系模型。在Python中,可以使用for循环来实现简单线性回归。

首先,需要导入所需的库和模块。在Python中,可以使用NumPy库进行数值计算,使用matplotlib库进行数据可视化,使用scikit-learn库进行机器学习模型的建立和评估。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来,准备数据集。简单线性回归需要有两个变量的数据,一个作为自变量(x),一个作为因变量(y)。可以使用NumPy库生成一些随机数据作为示例。

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# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * x + np.random.rand(100, 1)

然后,使用for循环进行简单线性回归的计算和模型建立。

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# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用for循环逐个样本进行模型训练
for i in range(len(x)):
    model.fit(x[:i+1], y[:i+1])

# 打印回归系数和截距
print("回归系数:", model.coef_)
print("截距:", model.intercept_)

最后,可以使用matplotlib库将数据集和回归线进行可视化。

代码语言:txt
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# 绘制数据点
plt.scatter(x, y, color='b')

# 绘制回归线
plt.plot(x, model.predict(x), color='r')

# 显示图形
plt.show()

简单线性回归的优势在于模型简单且易于理解,适用于解释两个变量之间的线性关系。它的应用场景包括但不限于市场营销分析、销售预测、经济预测等。

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