用python做回歸分析

『壹』 房屋與房屋尺寸多項式回歸代碼

1.基本概念

多項式回歸(Polynomial Regression)是研究一個因變數與一個或多個自變數間多項式的回歸分析方法。如果自變數只有一個 時，稱為一元多項式回歸；如果自變數有多個時，稱為多元多項式回歸。



1.在一元回歸分析中，如果依變數y與自變數x的關系為非線性的，但是又找不到適當的函數曲線來擬合，則可以採用一元多項式回歸。

2.多項式回歸的最大優點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直至滿意為止。

3.事實上，多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析 中佔有重要的地位，因為任一函數都可以分段用多項式來逼近。



2.實例

我們在前面已經根據已知的房屋成交價和房屋的尺寸進行了線 性回歸，繼而可以對已知房屋尺寸，而未知房屋成交價格的實例進行了成 交價格的預測，但是在實際的應用中這樣的擬合往往不夠好，因此我們在 此對該數據集進行多項式回歸。

目標：對房屋成交信息建立多項式回歸方程，並依據回歸方程對房屋價格進行預測



import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
#導入線性模型和多項式特徵構造模塊
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

datasets_X =[]
datasets_Y =[]
fr =open('prices.txt','r')
#一次讀取整個文件。
lines =fr.readlines()
#逐行進行操作，循環遍歷所有數據
for line in lines:
#去除數據文件中的逗號
items =line.strip().split(',')
#將讀取的數據轉換為int型，並分別寫入datasets_X和datasets_Y。
datasets_X.append(int(items[0]))
datasets_Y.append(int(items[1]))
#求得datasets_X的長度，即為數據的總數。
length =len(datasets_X)
#將datasets_X轉化為數組， 並變為二維，以符合線性回 歸擬合函數輸入參數要求
datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])
#將datasets_Y轉化為數組
datasets_Y=np.array(datasets_Y)

minX =min(datasets_X)
maxX =max(datasets_X)
#以數據datasets_X的最大值和最小值為范圍，建立等差數列，方便後續畫圖。
X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])
#degree=2表示建立datasets_X的二 次多項式特徵X_poly。
poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)
lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)

#查看回歸方程系數
print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)
#查看回歸方程截距
print('intercept',lin_reg_2.intercept_)
plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')
plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()
運行結果：
Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]
intercept 151.8469675050044
通過多項式回歸擬合的曲線與 數據點的關系如下圖所示。依據該 多項式回歸方程即可通過房屋的尺 寸，來預測房屋的成交價格。



文章知識點與官方知識檔案匹配
python入門技能樹人工智慧基於Python的監督學習
194396 人正在系統學習中
打開CSDN，閱讀體驗更佳

基於Python的多項式擬合方法_飄羽的博客_python 多項式...
基於Python的多項式擬合方法 1. 直接上代碼進行介紹 __author__ ='Administrator' # coding=utf8 # 導入相關包 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp frompandasimportread_csv fromsklearn.metricsimportr2_score...
繼續訪問
python機器學習 | 多項式回歸和擬合_Claire_chen_jia的博客...
多項式回歸中,加入了特徵的更高次方(例如平方項或立方項),也相當於增加了模型的自由度,用來捕獲數據中非線性的變化。 多項式擬合lm_sklearn之多項式回歸 weixin_34419561的博客 601 '''多項式回歸:若希望回歸模型更好的擬合訓練樣本...
繼續訪問
最新發布 Python回歸預測建模實戰-多項式回歸預測房價（附源碼和實現效果）
Python回歸預測建模實戰-多項式回歸預測房價（附源碼和實現效果）
繼續訪問

sklearn實現非線性回歸模型
sklearn實現非線性回歸模型 前言： sklearn實現非線性回歸模型的本質是通過線性模型實現非線性模型，如何實現呢？sklearn就是先將非線性模型轉換為線性模型，再利用線性模型的演算法進行訓練模型。 一、線性模型解決非線性模型的思想 1、樣本數據如下 x y 1 45000 2 50000 3 60000 4 80000 5 110000 6 15000...
繼續訪問

多項式擬合,模型的復雜度以及權重的變化_今晚打佬虎的博客...
sklearn,提供了多項式特徵的方法: fromsklearn. X=np.arange(6).reshape(3,2)poly=PolynomialFeatures(2)poly.fit_transform(X)>>>array([[1.,0.,1.,0.,0.,1.],[1.,2.,3.,4.,6.,9...
繼續訪問
python數據處理三:使用sklearn實現曲線擬合_耐心的小黑的博客-CSDN博 ...
from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#獲取待擬合數據x = np.linspace(1, 50, 50)f = np.poly1d([2,5,10])y ...
繼續訪問
機器學習（十）線性&多項式回歸之房價與房屋尺寸關系
一.線性回歸 （1）線性回歸  線性回歸(Linear Regression)是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分 析方法。  線性回歸利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變數和因變數之間關系進行建模。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸,大於一個自變數情況的叫做多元回歸 線性回歸：使用形如y=w T x+b的線性模型擬合數據輸入和輸出之間的映射關系的。 線性回歸有很多實際的用途，分為以下兩類： 1.如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的y和X的值擬合出一個預測模型。
python完成非線性擬合
在之前的博客"使用python來完成數據的線性擬合"當中，介紹了基於python,使用三種方法完成線性擬合的理論和代碼實現。同樣經常會碰到樣本分布呈現非線性關系的情況，那麼如何擬合出來呢？本文側重對數據已經有建模，但是准確的關系需要得以確定的情況。 如果想直接求出擬合系數，而不清楚原本模型的話，直接利用theta = np.polyfit(X, Y_noise, deg=4)得到y=a*x^4+b*x^3+c*x^2+d方程的theta=[a,b,c,d]。這里deg=4表...
繼續訪問

sklearn實現多項式回歸_盛夏未來的博客
sklearn實現多項式回歸 多項式回歸 一個數據集,用散點圖畫出來如下圖,可以看到此時用一條直線(或者超平面)是不能擬合的,所以需要用一個多項式表示的曲線(或者超曲面)才能得到更好的擬合結果。
繼續訪問
多項式回歸+房價與房屋尺寸的非線性擬合
多項式回歸 多項式回歸（Polynomial Regression）是研究一個因變數與一個或多個自變數間多項式的回歸分析方法。如果自變數只有一個時，稱為一元多項式回歸；如果自變數有多個時，稱為多元多項式回歸。 在一元回歸分析中，如果依變數y與自變數X的關系為非線性的，但是又找不到適當的函數曲線來擬合，則可以採用一元多項式回歸。後續的實例就是這個例子。 多項式回歸的最大優點就是可以通過增加X的高次...
繼續訪問
Python機器學習應用 | 多項式回歸
1 多項式回歸多項式回歸(Polynomial Regression)是研究一個因變數與一個或多個自變數間多項式的回歸分析方法。如果自變數只有一個時，稱為一元多項式回歸；如果自變數有多個時，稱為多元多項式回歸。 在一元回歸分析中，如果依變數y與自變數x的關系為非線性的，但是又找不到適當的函數曲線來擬合，則可以採用一元多項式回歸。 多項式回歸的最大優點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直
繼續訪問
多項式擬合lm_sklearn之多項式回歸
'''多項式回歸：若希望回歸模型更好的擬合訓練樣本數據，可以使用多項式回歸器。一元多項式回歸：數學模型：y = w0 + w1 * x^1 + w2 * x^2 + .... + wn * x^n將高次項看做對一次項特徵的擴展得到：y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + .... + wn * xn那麼一元多項式回歸即可以看做為多元線性回歸，可以使用LinearRegressio...
繼續訪問
sklearn多項式擬合
https://blog.csdn.net/bxg1065283526/article/details/80043049
繼續訪問
【Scikit-Learn】多項式擬合
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n_dots = 20 x = np.linspace(0, 1, n_dots) # [0, 1] 之間創建 20 個點 y = np.sqrt(x) + 0.2*np.random.rand(n_dots) - 0....
繼續訪問
python 非線性多項式擬合_淺析多項式回歸與sklearn中的Pipeline
0x00 前言 之前我們介紹了簡單線性回歸，其輸入特徵只有一維，即：；推廣到多維特徵，即多元線性回歸：。但是在線性回歸的背後是有一個很強的假設條件：數據存在線性關系。但是更多的數據之間具有非線性關系。因此對線性回歸法進行改進，使用多項式回歸法，可以對非線性數據進行處理。0x01 什麼是多項式回歸 研究一個因變數與一個或多個自變數間多項式的回歸分析方法，稱為多項式回歸(Polynomial...
繼續訪問

機器學習-sklearn-多項式回歸-對函數擬合-看學習曲線（均方誤差MSE）-pipeline
python sklearn pipeline做函數擬合，-看學習曲線（均方誤差MSE）
繼續訪問

sklearn實現多項式回歸
1）生成數據集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n_train, n_test, true_w, true_b = 100, 100, [1.2, -3.4, 5.6], 5 # X = np.linspace(-3,3,n_train+n_test) X = np.random.normal(size=(n_train...
繼續訪問
多項式回歸
線性回歸只能擬合簡單的 線性問題，當現在數據的復雜程度不能使用線性擬合，這時要考慮非線性擬合。現在考慮一種最簡單的非線性擬合--多項式回歸。 多項式回歸的含義是直接從線性回歸過度到非線性，簡單的做法可以將原來的特徵的冪次方作為一個新的特徵，這樣隨著特徵的逐漸復雜，它也能夠解決非線性數據的擬合問題，這種從線性特徵集上擴展過來的模型，稱為多項式回歸。 首先創建非線性帶雜訊的數據集 import...
繼續訪問

sklearn多項式回歸
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 29 22:57:10 2018 @author: Administrator """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression#導入線性回歸
繼續訪問
【機器學習】多項式回歸python實現
使用python實現多項式回歸，沒有使用sklearn等機器學習框架，目的是幫助理解演算法的原理。 使用一個簡單的數據集來模擬，只有幾條數據。 代碼 從數據集中讀取X和y。 為X添加二次方項，用Z替換。 給Z添加 1 列，初始化為 1 ，用來求偏置項。 劃分訓練集和測試集。 將Z和y的訓練集轉換為矩陣形式。 和線性回歸類似，使用正規方程法，先驗證矩陣的可逆性。 去掉Z中全為1的列。 使用測試集...
繼續訪問

sklearn線性回歸完成多次項函數和正弦函數擬合
這樣兩個式子，使用sklearn 線性回歸進行擬合 直接上代碼 得到結果：score : 0.9902512046606555 mse : 7940.310765934783畫圖結果：對於正玄曲線原始數據畫圖 degree定成三階擬合圖 degree定成二階擬合圖degree定成六階擬合圖，效果非常好，但不知道是不是有點過擬合了、? 話不多說，直接上代碼：...
繼續訪問

熱門推薦 python運用sklearn進行數據擬合和回歸
在上一篇講了最小二乘法實現線性回歸的原理，實現方面用的是python的static.optimize中的leastsq求出擬合函數。本篇通過sklearn庫中的模塊來進行擬合和線性回歸，並計算擬合誤差。 對於線性回歸來說，無論是用什麼工具實現，步驟都是大同小異的： 初始化多項式方程 對多項式方程進行多次迭代，通過最小二乘法求出使平方損失函數最小情況下的擬合方程。 對模型預測結果進行評估 調整參數...
繼續訪問

sklearn-多項式回歸
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression #載入數據 data = np.genfromtxt("job.csv",delim...
繼續訪問
[機器學習與scikit-learn-31]：演算法-回歸-線性模擬擬合擬合非線性數據-概述
作者主頁(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文網址： 目錄 第1章 什麼是線性與非線性關系 1.1 描述對象 1.2 什麼是線性與非線性關系 第2章 數據（分布）的線性與非線性 2.1 什麼是線性與非線性數據（擬合、模擬回歸） 2.2什麼是線性與非線性可分數據（分類、邏輯回歸） 2.3 分類問題的擬合表達 第3章 模型的線性與非線性 3.1 線性模型 3.2 特定的非線性模型 3.3 通用的非線性模型：多項式非線性模型（Polyn.
繼續訪問

『貳』 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

數據挖掘中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。

簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。

本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。

本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然後嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據進行擬合。

擬合的目的是使得根據訓練數據能夠擬合出一個多項式函數，這個函數能夠很好的擬合現有數據，並且能對未知的數據進行預測。

代碼如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 數據生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

• y = norm.rvs(0, size=500, scale=0.1)

• y = y + x**2

• ''''' 均方誤差根 '''

• defrmse(y_test, y):

• returnsp.sqrt(sp.mean((y_test - y) **2))

• ''''' 與均值相比的優秀程度，介於[0~1]。0表示不如均值。1表示完美預測.這個版本的實現是參考scikit-learn官網文檔 '''

• defR2(y_test, y_true):

• return1- ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()

• ''''' 這是Conway&White《機器學習使用案例解析》里的版本 '''

• defR22(y_test, y_true):

• y_mean = np.array(y_true)

• y_mean[:] = y_mean.mean()

• return1- rmse(y_test, y_true) / rmse(y_mean, y_true)

• plt.scatter(x, y, s=5)

• degree = [1,2,100]

• y_test = []

• y_test = np.array(y_test)

• fordindegree:

• clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=d)),

• ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))])

• clf.fit(x[:, np.newaxis], y)

• y_test = clf.predict(x[:, np.newaxis])

• print(clf.named_steps['linear'].coef_)

• print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%

• (rmse(y_test, y),

• R2(y_test, y),

• R22(y_test, y),

• clf.score(x[:, np.newaxis], y)))

• plt.plot(x, y_test, linewidth=2)

• plt.grid()

• plt.legend(['1','2','100'], loc='upper left')

• plt.show()

該程序運行的顯示結果如下：



[ 0. 0.75873781]

rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78

[ 0. 0.35936882 0.52392172]

rmse=0.11, R2=0.87, R22=0.64, clf.score=0.87

[ 0.00000000e+00 2.63903249e-01 3.14973328e-01 2.43389461e-01

1.67075328e-01 1.10674280e-01 7.30672237e-02 4.88605804e-02

......

3.70018540e-11 2.93631291e-11 2.32992690e-11 1.84860002e-11

1.46657377e-11]

rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.68, clf.score=0.90

『叄』 python多元線性回歸怎麼計算

1、什麼是多元線性回歸模型？

當y值的影響因素不唯一時,採用多元線性回歸模型。

y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn

例如商品的銷售額可能不電視廣告投入,收音機廣告投入,報紙廣告投入有關系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.

2、使用pandas來讀取數據

pandas 是一個用於數據探索、數據分析和數據處理的python庫

[python]view plain

• importpandasaspd




[html]view plain

• <prename="code"class="python">#

• data=pd.read_csv('/home/lulei/Advertising.csv')

• #displaythefirst5rows

• data.head()

• 這里的Advertising.csv是來自Advertising.csv。大家可以自己下載。

上面代碼的運行結果：

• TV Radio Newspaper Sales


• 0 230.1 37.8 69.2 22.1


• 1 44.5 39.3 45.1 10.4


• 2 17.2 45.9 69.3 9.3


• 3 151.5 41.3 58.5 18.5


• 4 180.8 10.8 58.4 12.9




上面顯示的結果類似一個電子表格，這個結構稱為Pandas的數據幀(data frame)，類型全稱：pandas.core.frame.DataFrame.


pandas的兩個主要數據結構：Series和DataFrame：

• Series類似於一維數組，它有一組數據以及一組與之相關的數據標簽(即索引)組成。

• DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典。




[python]view plain

• #displaythelast5rows

• data.tail()

• 只顯示結果的末尾5行
• TV Radio Newspaper Sales


• 195 38.2 3.7 13.8 7.6


• 196 94.2 4.9 8.1 9.7


• 197 177.0 9.3 6.4 12.8


• 198 283.6 42.0 66.2 25.5


• 199 232.1 8.6 8.7 13.4



[html]view plain

• #checktheshapeoftheDataFrame(rows,colums)

• data.shape

• 查看DataFrame的形狀,注意第一列的叫索引，和資料庫某個表中的第一列類似。

(200,4)


3、分析數據

特徵：

• TV：對於一個給定市場中單一產品，用於電視上的廣告費用（以千為單位）

• Radio：在廣播媒體上投資的廣告費用

• Newspaper：用於報紙媒體的廣告費用

響應：

• Sales：對應產品的銷量

在這個案例中，我們通過不同的廣告投入，預測產品銷量。因為響應變數是一個連續的值，所以這個問題是一個回歸問題。數據集一共有200個觀測值，每一組觀測對應一個市場的情況。

注意：這里推薦使用的是seaborn包。網上說這個包的數據可視化效果比較橡嘩好看。其實seaborn也應該屬於matplotlib的內部包。只是需要再次的單獨安裝。

[python]view plain

• importseabornassns

• importmatplotlib.pyplotasplt

• #ots

• sns.pairplot(data,x_vars=['TV','Radio','Newspaper'],y_vars='Sales',size=7,aspect=0.8)

• plt.show()#注意必須加上這一句，祥橡否則無法顯示梁宴行。

[html]view plain

• 這里選擇TV、Radio、Newspaper作為特徵，Sales作為觀測值

[html]view plain

• 返回的結果：




• seaborn的pairplot函數繪制X的每一維度和對應Y的散點圖。通過設置size和aspect參數來調節顯示的大小和比例。可以從圖中看出，TV特徵和銷量是有比較強的線性關系的，而Radio和Sales線性關系弱一些，Newspaper和Sales線性關系更弱。通過加入一個參數kind='reg'，seaborn可以添加一條最佳擬合直線和95%的置信帶。



[python]view plain

• sns.pairplot(data,x_vars=['TV','Radio','Newspaper'],y_vars='Sales',size=7,aspect=0.8,kind='reg')

• plt.show()



• 結果顯示如下：




直到這里整個的一次多元線性回歸的預測就結束了。

6、改進特徵的選擇
在之前展示的數據中，我們看到Newspaper和銷量之間的線性關系竟是負關系（不用驚訝，這是隨機特徵抽樣的結果。換一批抽樣的數據就可能為正了），現在我們移除這個特徵，看看線性回歸預測的結果的RMSE如何？

依然使用我上面的代碼，但只需修改下面代碼中的一句即可：

[python]view plain

• #

• feature_cols=['TV','Radio','Newspaper']

• #

• X=data[feature_cols]

• #

• #X=data[['TV','Radio','Newspaper']]#只需修改這里即可<prename="code"class="python"style="font-size:15px;line-height:35px;">X=data[['TV','Radio']]#去掉newspaper其他的代碼不變

• # print the first 5 rowsprint X.head()# check the type and shape of Xprint type(X)print X.shape



最後的到的系數與測度如下：

LinearRegression(_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

• 2.81843904823


• [ 0.04588771 0.18721008]


• RMSE by hand: 1.28208957507


• 然後再次使用ROC曲線來觀測曲線的整體情況。我們在將Newspaper這個特徵移除之後，得到RMSE變小了，說明Newspaper特徵可能不適合作為預測銷量的特徵，於是，我們得到了新的模型。我們還可以通過不同的特徵組合得到新的模型，看看最終的誤差是如何的。

備註：

• 之前我提到了這種錯誤：

註：上面的結果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道為什麼我的版本的sklearn包中居然報錯：

• ImportError Traceback (most recent call last)<ipython-input-182-3eee51fcba5a> in <mole>() 1 ###構造訓練集和測試集----> 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 #import sklearn.cross_validation 4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1) 5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split



處理方法：1、我後來重新安裝sklearn包。再一次調用時就沒有錯誤了。

2、自己寫函數來認為的隨機構造訓練集和測試集。(這個代碼我會在最後附上。)

• 這里我給出我自己寫的函數：

[python]view plain

• importrandom

[python]view plain

• <spanstyle="font-family:microsoftyahei;">######自己寫一個隨機分配數的函數，分成兩份，並將數值一次存儲在對應的list中##########

• deftrain_test_split(ylabel,random_state=1):

• importrandom

• index=random.sample(range(len(ylabel)),50*random_state)

• list_train=[]

• list_test=[]

• i=0

• forsinrange(len(ylabel)):

• ifiinindex:

• list_test.append(i)

• else:

• list_train.append(i)

• i+=1

• returnlist_train,list_test

• ###############對特徵進行分割#############################

• feature_cols=['TV','Radio','Newspaper']

• X1=data[feature_cols]

『肆』 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

線性回歸：
設x,y分別為一組數據，代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項式的次數（線性回歸就選1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個在前哪個在後了。。。
print ro #輸出的第一個數是斜率k，第二個數是縱截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)

『伍』 使用Python的線性回歸問題，怎麼解決

本文中，我們將進行大量的編程——但在這之前，我們先介紹一下我們今天要解決的實例問題。

1) 預測房子價格

閃電俠是一部由劇作家/製片人Greg Berlanti、Andrew Kreisberg和Geoff Johns創作，由CW電視台播放的美國電視連續劇。它基於DC漫畫角色閃電俠（Barry Allen），一個具有超人速度移動能力的裝扮奇特的打擊犯罪的超級英雄，這個角色是由Robert Kanigher、John Broome和Carmine Infantino創作。它是綠箭俠的衍生作品，存在於同一世界。該劇集的試播篇由Berlanti、Kreisberg和Johns寫作，David Nutter執導。該劇集於2014年10月7日在北美首映，成為CW電視台收視率最高的電視節目。

綠箭俠是一部由劇作家/製片人 Greg Berlanti、Marc Guggenheim和Andrew Kreisberg創作的電視連續劇。它基於DC漫畫角色綠箭俠，一個由Mort Weisinger和George Papp創作的裝扮奇特的犯罪打擊戰士。它於2012年10月10日在北美首映，與2012年末開始全球播出。主要拍攝於Vancouver、British Columbia、Canada，該系列講述了億萬花花公子Oliver Queen，由Stephen Amell扮演，被困在敵人的島嶼上五年之後，回到家鄉打擊犯罪和腐敗，成為一名武器是弓箭的神秘義務警員。不像漫畫書中，Queen最初沒有使用化名」綠箭俠「。

由於這兩個節目並列為我最喜愛的電視節目頭銜，我一直想知道哪個節目更受其他人歡迎——誰會最終贏得這場收視率之戰。 所以讓我們寫一個程序來預測哪個電視節目會有更多觀眾。 我們需要一個數據集，給出每一集的觀眾。幸運地，我從維基網路上得到了這個數據，並整理成一個.csv文件。它如下所示。

閃電俠

閃電俠美國觀眾數

綠箭俠

綠箭俠美國觀眾數

1 4.83 1 2.84

2 4.27 2 2.32

3 3.59 3 2.55

4 3.53 4 2.49

5 3.46 5 2.73

6 3.73 6 2.6

7 3.47 7 2.64

8 4.34 8 3.92

9 4.66 9 3.06

觀眾數以百萬為單位。

解決問題的步驟：

首先我們需要把數據轉換為X_parameters和Y_parameters，不過這里我們有兩個X_parameters和Y_parameters。因此，把他們命名為flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter吧。然後我們需要把數據擬合為兩個不同的線性回歸模型——先是閃電俠，然後是綠箭俠。 接著我們需要預測兩個電視節目下一集的觀眾數量。 然後我們可以比較結果，推測哪個節目會有更多觀眾。

步驟1

導入我們的程序包：

Python

1

2

3

4

5

6

7

# Required Packages

import csv

import sys

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import datasets, linear_model

步驟2

寫一個函數，把我們的數據集作為輸入，返回flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter values。

Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

# Function to get data

def get_data(file_name):

data = pd.read_csv(file_name)

flash_x_parameter = []

flash_y_parameter = []

arrow_x_parameter = []

arrow_y_parameter = []

for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):

flash_x_parameter.append([float(x1)])

flash_y_parameter.append(float(y1))

arrow_x_parameter.append([float(x2)])

arrow_y_parameter.append(float(y2))

return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter

現在我們有了我們的參數，來寫一個函數，用上面這些參數作為輸入，給出一個輸出，預測哪個節目會有更多觀眾。

Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

# Function to know which Tv show will have more viewers

def more_viewers(x1,y1,x2,y2):

regr1 = linear_model.LinearRegression()

regr1.fit(x1, y1)

predicted_value1 = regr1.predict(9)

print predicted_value1

regr2 = linear_model.LinearRegression()

regr2.fit(x2, y2)

predicted_value2 = regr2.predict(9)

#print predicted_value1

#print predicted_value2

if predicted_value1 > predicted_value2:

print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"

else:

print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"

把所有東西寫在一個文件中。打開你的編輯器，把它命名為prediction.py，復制下面的代碼到prediction.py中。

Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

# Required Packages

import csv

import sys

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import datasets, linear_model

# Function to get data

def get_data(file_name):

data = pd.read_csv(file_name)

flash_x_parameter = []

flash_y_parameter = []

arrow_x_parameter = []

arrow_y_parameter = []

for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):

flash_x_parameter.append([float(x1)])

flash_y_parameter.append(float(y1))

arrow_x_parameter.append([float(x2)])

arrow_y_parameter.append(float(y2))

return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter

# Function to know which Tv show will have more viewers

def more_viewers(x1,y1,x2,y2):

regr1 = linear_model.LinearRegression()

regr1.fit(x1, y1)

predicted_value1 = regr1.predict(9)

print predicted_value1

regr2 = linear_model.LinearRegression()

regr2.fit(x2, y2)

predicted_value2 = regr2.predict(9)

#print predicted_value1

#print predicted_value2

if predicted_value1 > predicted_value2:

print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"

else:

print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"

x1,y1,x2,y2 = get_data('input_data.csv')

#print x1,y1,x2,y2

more_viewers(x1,y1,x2,y2)

可能你能猜出哪個節目會有更多觀眾——但運行一下這個程序看看你猜的對不對。

3) 替換數據集中的缺失值

有時候，我們會遇到需要分析包含有缺失值的數據的情況。有些人會把這些缺失值捨去，接著分析；有些人會用最大值、最小值或平均值替換他們。平均值是三者中最好的，但可以用線性回歸來有效地替換那些缺失值。

這種方法差不多像這樣進行。

首先我們找到我們要替換那一列里的缺失值，並找出缺失值依賴於其他列的哪些數據。把缺失值那一列作為Y_parameters，把缺失值更依賴的那些列作為X_parameters，並把這些數據擬合為線性回歸模型。現在就可以用缺失值更依賴的那些列預測缺失的那一列。

一旦這個過程完成了，我們就得到了沒有任何缺失值的數據，供我們自由地分析數據。

為了練習，我會把這個問題留給你，所以請從網上獲取一些缺失值數據，解決這個問題。一旦你完成了請留下你的評論。我很想看看你的結果。

個人小筆記：

我想分享我個人的數據挖掘經歷。記得在我的數據挖掘引論課程上，教師開始很慢，解釋了一些數據挖掘可以應用的領域以及一些基本概念。然後突然地，難度迅速上升。這令我的一些同學感到非常沮喪，被這個課程嚇到，終於扼殺了他們對數據挖掘的興趣。所以我想避免在我的博客文章中這樣做。我想讓事情更輕松隨意。因此我嘗試用有趣的例子，來使讀者更舒服地學習，而不是感到無聊或被嚇到。

謝謝讀到這里——請在評論框里留下你的問題或建議，我很樂意回復你。

『陸』 python需要學習什麼內容

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。