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兩次函數的線性回歸python

發布時間:2023-09-05 04:01:13

㈠ 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

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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

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# 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

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# 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

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# 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。

㈡ 如何用python實現含有虛擬自變數的回歸



參考資料:
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python

DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels

AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!



㈢ 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:

㈣ 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

如何用Python進行線性回歸以及誤差分析
如果你想要重命名,只需要按下:
CTRL-b
狀態條將會改變,這時你將可以重命名當前的窗口
一旦在一個會話中創建多個窗口,我們需要在這些窗口間移動的辦法。窗口像數組一樣組織在一起,從0開始用數字標記每個窗口,想要快速跳轉到其餘窗口:
CTRL-b 《窗口號》
如果我們給窗口起了名字,我們可以使用下面的命令找到它們:
CTRL-b f
也可以列出所有窗口:
CTRL-b w

㈤ 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

㈥ 關於python簡單線性回歸

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)

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