向pandas数据框增量添加线性回归列可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
model = LinearRegression()
model.fit(df[['x']], df['y'])
df['linear_regression'] = model.predict(df[['x']])
完整的代码如下:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
model = LinearRegression()
model.fit(df[['x']], df['y'])
df['linear_regression'] = model.predict(df[['x']])
这样,数据框df就会增加一个名为'linear_regression'的列,其中包含了线性回归模型的预测结果。
线性回归是一种常见的机器学习算法,用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。它可以用于预测和分析数据,特别适用于连续性的数值预测问题。在实际应用中,线性回归可以用于市场趋势预测、销售预测、股票价格预测等场景。
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