dabocaiqq 2020-04-17 16:03 采纳率: 63.3%
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Python用sklearn拟合带有随机噪声的sin(x)随机数据,然后输入一个x预测y。用scatter作图

Python用sklearn拟合带有随机噪声的sin(x)随机数据,然后输入一个x预测y。用scatter作图

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  • 毕小宝 博客专家认证 2020-04-21 10:47
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    提供一个以前写的一个线性回归预测例子,楼主可以参考:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from sklearn import datasets, linear_model
    from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
    
    experiences = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
    salaries = np.array([103100, 104900, 106800, 108700, 110400, 112300, 114200, 116100, 117800, 119700, 121600])
    
    # 将特征数据集分为训练集和测试集,除了最后 4 个作为测试用例,其他都用于训练
    X_train = experiences[:7]
    X_train = X_train.reshape(-1,1)
    X_test = experiences[7:]
    X_test = X_test.reshape(-1,1)
    
    # 把目标数据(特征对应的真实值)也分为训练集和测试集
    y_train = salaries[:7]
    y_test = salaries[7:]
    
    # 创建线性回归模型
    regr = linear_model.LinearRegression()
    
    # 用训练集训练模型——看就这么简单,一行搞定训练过程
    regr.fit(X_train, y_train)
    
    # 用训练得出的模型进行预测
    diabetes_y_pred = regr.predict(X_test)
    
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