import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
#读取数据函数
def get_data(file_name):
data=pd.read_csv(file_name)#读取csv文件
X_parameter=[]
Y_parameter=[]
for single_square_feet,single_price_value in zip(data['square_feet'],data['price']):#遍历数据
X_parameter.append([float(single_square_feet)])#存储在相应的list列表中
Y_parameter.append(float(single_price_value))#存储在相应的;ist列表中
return X_parameter,Y_parameter #将数据拟合到线性模型
def linear_model_main(X_parameter,Y_parameter,predict_value):
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X_parameter,Y_parameter)#训练模型
predict_outcome=regr.predict(predict_value)
predictions={}
predictions['intercept']=regr.intercept_
predictions['coefficient']=regr.coef_
predictions['predicted_value']=predict_outcome
return predictions X,Y=get_data('input_data.csv')
predictvalue=700
result=linear_model_main(X,Y,predictvalue)
print("Intercept value ",result['intercept'])
print("coefficient",result['coefficient'])
print("Predicted value: ",result['predicted_value']) #显示线性拟合模型的结果
def show_linear_line(X_parameters,Y_parameters):
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X_parameters,Y_parameters)
plt.scatter(X_parameters,Y_parameters,color='blue')
plt.plot(X_parameters,regr.predict(X_parameters),color='red',linewidth=4)
plt.xticks()
plt.yticks()
plt.show() 、
show_linear_line(X,Y)
错误:
文件内容:
请各位帮忙看一下为什么会这样？
