这篇文章主要介绍了python怎么实现简单的单变量线性回归方法，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。

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线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。

这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。

sklearn对机器学习方法封装的十分好，基本使用fit,predict,score，来训练，预测，评价模型，

一个简单的事例如下：

from pandas import DataFrame
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
 
X=[]
Y=[]
with open("C:\\Users\\www\\ex1data1.txt","r") as f:  #读取txt文件。
 for line in f:
  p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in line.split(',')]
  X.append(p_tmp)
  Y.append(E_tmp)
 #'data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')

# X=data[0]

# Y=data[1]

data=DataFrame(X,columns={'a'})
data['b']=b
X=DataFrame(X)
 
fig = plt.figure()         
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.scatter(data['a'],data['b'])   #显示X，Y的散点图
 
def linear_model_main(X,Y,predict_value): #定义一个使用线性回归的函数
 regr=linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X,Y)  #训练模型
 predict_output=regr.predict(predict_value) #预测
 predictions={}        #用一个集合装以下元素
 predictions['intercept']=regr.intercept_  #截距
 predictions['codfficient']=regr.coef_   #斜率（参数）
 predictions['predict_value']=predict_output  #预测值
 return predictions
 
result = linear_model_main(X,Y,1500)    #调用函数
print(result['predict_value'])
 
 
def show_predict(X,Y):
 regr=linear_model.LinearRegression()
 regr.fit(X,Y) 
 plt.scatter(X,Y,color='blue')
 plt.plot(X,regr.predict(X),color='red')
 
show_predict(X,Y)

最后拟合结果如图：

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python怎么实现简单的单变量线性回归方法”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!

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