机器学习线性回归api快速入门

矫情吗；* 2024-04-06 12:07 75阅读 0赞

#### 目录 ####

*  1 线性回归API
 *  2 举例
 *   *  2.1 步骤分析
     *  2.2 代码过程
 *  3 小结

--------------------

## 1 线性回归API ##

机器学习线性回归简介：[https://blog.csdn.net/ZGL\_cyy/article/details/126918295][https_blog.csdn.net_ZGL_cyy_article_details_126918295]

*  sklearn.linear\_model.LinearRegression()
    
     *  LinearRegression.coef\_：回归系数

## 2 举例 ##

![image-20190320204457160][]

### 2.1 步骤分析 ###

*  1.获取数据集
 *  2.数据基本处理（该案例中省略）
 *  3.特征工程（该案例中省略）
 *  4.机器学习
 *  5.模型评估（该案例中省略）

### 2.2 代码过程 ###

*  导入模块

from sklearn.linear_model import LinearRegression

*  构造数据集

x = [[80, 86],
    [82, 80],
    [85, 78],
    [90, 90],
    [86, 82],
    [82, 90],
    [78, 80],
    [92, 94]]
    y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]

*  机器学习-- 模型训练

# 实例化API
    estimator = LinearRegression()
    # 使用fit方法进行训练
    estimator.fit(x,y)
    
    estimator.coef_
    
    estimator.predict([[100, 80]])

## 3 小结 ##

*  sklearn.linear\_model.LinearRegression()
    
     *  LinearRegression.coef\_：回归系数

[https_blog.csdn.net_ZGL_cyy_article_details_126918295]: https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126918295
[image-20190320204457160]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/b519c2f317aa4985994055c5aca7ebcc.jpeg

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