使用US_Crime_Rates_1960_2014.csv,根据1991-2014年的数据制作一条回归曲线,预测2019年的各个犯罪条目的犯罪率。
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- CodeBytes 2023-02-03 15:03关注
“该回答引用ChatGPT”
参考下面的解决方案,请测试代码的可行性,如果可行,还请点击 采纳,感谢支持!import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取csv文件 df = pd.read_csv("crime_data.csv") # 取Year和Total两列作为训练数据 X = df[['Year']] y = df['Total'] # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测2019年的总犯罪数 X_pred = np.array([[2019]]) y_pred = model.predict(X_pred) print("预测2019年的总犯罪数:", y_pred[0]) # 绘制回归曲线 plt.scatter(X, y, color='red') plt.plot(X, model.predict(X), color='blue') plt.xlabel("Year") plt.ylabel("Total") plt.show()
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