为了在scikit-learn中学习线性回归,我写了一些代码来处理OR操作,并添加了可视化,但可视化似乎不能直观地解释发生了什么:
from sklearn import linear_model
X = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]]
Y = [0, 1, 1, 1]
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X, Y)
# check that the coeffients are the expected ones.
m = regr.coef_[0]
b = regr.intercept_
pri
我有以下的数据,并计划实现线性回归出来。
我已经开始编写脚本,并停止了它,因为日期字段(自变量)抛出了一个错误。有人能帮我修改代码来转换日期字段吗?
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics imp
我在使用Python中的statsmodels进行线性回归,当我绘制结果时,结果似乎是错误的。我使用来自的代码检查了一个不同的数据集。
但是,即使我使用下面的代码(摘自上述链接问题),最佳匹配的行仍然没有正确显示。我不知道问题出在哪里。
代码:
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.random.rand(100)
Y = X + np.random.rand(100)*0.1
results = sm.OLS(Y,sm.add_constant(X)).
所以我在写一个图形计算器。到目前为止,我有一个半功能的图形,然而,我有一个困难的平衡之间的精确图和光滑的曲线。
当前的实现(半伪代码)如下所示:
for (float i = GraphXMin; i <= GraphXMax; i++)
{
PointF P = new PointF(i, EvaluateFunction(Function, i)
ListOfPoints.Add(P)
}
Graphics.DrawCurve(ListOfPoints)
这方面的问题是,因为它只在每个整数值上增加了一个点,当它们的转折点不落在整数(例如sin(x)^2)时,图就会被扭
我想要在绘图标题/图例/注释文本中显示用于绘制某个函数的参数的当前值。作为一个简单的例子,让我们来看一条直线:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
def line(m,c):
x = numpy.linspace(0,1)
y = m*x+c
plt.plot(x,y)
plt.text(0.1, 2.8, "The gradient is" *the current m-value should go here*)
plt.show()
print line(1.0, 2.0)
在这种情
我试图确定从逻辑回归(来自sklearn库)中估计的beta是否与使用logistic函数(1/(1 +exp(-(b*x)创建结果的beta匹配或接近。这是我使用的代码
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
a = np.random.random_sample(100) * 12 - 6
a = np.sort(a)
t = 1/(1 + np.exp(-1 * (6 * (a)))) # I create a beta of 6
for i in range(len(t)):
如何在此图中绘制线性回归线?
下面是我的代码:
import numpy as np
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
#get adjusted close price of Tencent from yahoo
start = datetime.datetime(2007, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 12, 27)
tencent = pd.DataFrame()
ten
我想运行一个线性回归分析,使用Sklearn,下面是我的代码。我得到一个错误,上面写着“预期的二维数组,得到的一维数组”。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# import data from csv file and store it into a variable
data = pd.read_csv("Advertising.csv
由于线性回归算法为训练数据找到了最佳拟合线,因此对新数据的预测将始终位于该最佳拟合线上。那么sklearn中的线性回归模型是如何非线性预测数据的,如图所示。!(https://pythonprogramming.net/static/images/machine-learning/linear-regression-prediction.png) import Quandl, math
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing, cross_validation, svm
from skl
我正在绘制一个简单的热图,其值的分布是倾斜的
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import matplotlib
size=100
data=np.array([[random.expovariate(1) for _ in range(size)] for _ in range(size)])
fig, ax=plt.subplots()
heatmap=ax.pcolormesh(data, cmap=matplotlib.cm.Reds)
fig.colorbar(heatmap)
如果我
我希望在Numpy中使用多项式回归(polyfit)获得系数和截距,但不确定如何编写脚本来获得多项式函数。
我已经编写了线性回归的代码,并附在下面:
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from numpy import *
import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly
import pylab
from scipy import stats
from scipy.interpolate import *
from datetime import datetime,