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线性回归预测java代码 如何用线性回归做预测

用Logistic 回归模型时的代码举例

用Logistic

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回归模型时的代码举例

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量,把上述四种因素作为自变量,某块地是否为耕地的概率为P,即应变量。然后根据已经有的样本数据,求出logistic模型的系数,一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数,求出F(P)=G(高程,土壤,人口,GDP)的一个回归函数,即Logistic模型,然后把全地区的数据代入上式,求出每个地方是否为耕地的概率,用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意,我以前就是做这方面研究的。

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房屋与房屋尺寸多项式回归代码

1.基本概念

多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时,称为一元多项式回归;如果自变量有多个时,称为多元多项式回归。

1.在一元回归分析中,如果依变量y与自变量x的关系为非线性的,但是又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。

2.多项式回归的最大优点就是可以通过增加x的高次项对实测点进行逼近,直至满意为止。

3.事实上,多项式回归可以处理相当一类非线性问题,它在回归分析 中占有重要的地位,因为任一函数都可以分段用多项式来逼近。

2.实例

我们在前面已经根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行了线 性回归,继而可以对已知房屋尺寸,而未知房屋成交价格的实例进行了成 交价格的预测,但是在实际的应用中这样的拟合往往不够好,因此我们在 此对该数据集进行多项式回归。

目标:对房屋成交信息建立多项式回归方程,并依据回归方程对房屋价格进行预测

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from sklearn import linear_model

#导入线性模型和多项式特征构造模块

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

datasets_X =[]

datasets_Y =[]

fr =open('prices.txt','r')

#一次读取整个文件。

lines =fr.readlines()

#逐行进行操作,循环遍历所有数据

for line in lines:

#去除数据文件中的逗号

items =line.strip().split(',')

#将读取的数据转换为int型,并分别写入datasets_X和datasets_Y。

datasets_X.append(int(items[0]))

datasets_Y.append(int(items[1]))

#求得datasets_X的长度,即为数据的总数。

length =len(datasets_X)

#将datasets_X转化为数组, 并变为二维,以符合线性回 归拟合函数输入参数要求

datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])

#将datasets_Y转化为数组

datasets_Y=np.array(datasets_Y)

minX =min(datasets_X)

maxX =max(datasets_X)

#以数据datasets_X的最大值和最小值为范围,建立等差数列,方便后续画图。

X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])

#degree=2表示建立datasets_X的二 次多项式特征X_poly。

poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)

X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)

lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()

lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)

#查看回归方程系数

print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)

#查看回归方程截距

print('intercept',lin_reg_2.intercept_)

plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')

plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')

plt.xlabel('Area')

plt.ylabel('Price')

plt.show()

运行结果:

Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]

intercept 151.8469675050044

通过多项式回归拟合的曲线与 数据点的关系如下图所示。依据该 多项式回归方程即可通过房屋的尺 寸,来预测房屋的成交价格。

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机器学习(十)线性多项式回归之房价与房屋尺寸关系

一.线性回归 (1)线性回归  线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。  线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归:使用形如y=w T x+b的线性模型拟合数据输入和输出之间的映射关系的。 线性回归有很多实际的用途,分为以下两类: 1.如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的y和X的值拟合出一个预测模型。

python完成非线性拟合

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sklearn实现多项式回归_盛夏未来的博客

sklearn实现多项式回归 多项式回归 一个数据集,用散点图画出来如下图,可以看到此时用一条直线(或者超平面)是不能拟合的,所以需要用一个多项式表示的曲线(或者超曲面)才能得到更好的拟合结果。

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多项式回归+房价与房屋尺寸的非线性拟合

多项式回归 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个时,称为一元多项式回归;如果自变量有多个时,称为多元多项式回归。 在一元回归分析中,如果依变量y与自变量X的关系为非线性的,但是又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。后续的实例就是这个例子。 多项式回归的最大优点就是可以通过增加X的高次...

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Python机器学习应用 | 多项式回归

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sklearn多项式拟合

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【Scikit-Learn】多项式拟合

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机器学习-sklearn-多项式回归-对函数拟合-看学习曲线(均方误差MSE)-pipeline

python sklearn pipeline做函数拟合,-看学习曲线(均方误差MSE)

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sklearn实现多项式回归

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多项式回归

线性回归只能拟合简单的 线性问题,当现在数据的复杂程度不能使用线性拟合,这时要考虑非线性拟合。现在考虑一种最简单的非线性拟合--多项式回归。 多项式回归的含义是直接从线性回归过度到非线性,简单的做法可以将原来的特征的幂次方作为一个新的特征,这样随着特征的逐渐复杂,它也能够解决非线性数据的拟合问题,这种从线性特征集上扩展过来的模型,称为多项式回归。 首先创建非线性带噪声的数据集 import...

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sklearn多项式回归

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 29 22:57:10 2018 @author: Administrator """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression#导入线性回归

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【机器学习】多项式回归python实现

使用python实现多项式回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。 使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据。 代码 从数据集中读取X和y。 为X添加二次方项,用Z替换。 给Z添加 1 列,初始化为 1 ,用来求偏置项。 划分训练集和测试集。 将Z和y的训练集转换为矩阵形式。 和线性回归类似,使用正规方程法,先验证矩阵的可逆性。 去掉Z中全为1的列。 使用测试集...

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sklearn线性回归完成多次项函数和正弦函数拟合

这样两个式子,使用sklearn 线性回归进行拟合 直接上代码 得到结果:score : 0.9902512046606555 mse : 7940.310765934783画图结果:对于正玄曲线原始数据画图 degree定成三阶拟合图 degree定成二阶拟合图degree定成六阶拟合图,效果非常好,但不知道是不是有点过拟合了、? 话不多说,直接上代码:...

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sklearn-多项式回归

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[机器学习与scikit-learn-31]:算法-回归-线性模拟拟合拟合非线性数据-概述

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Weka使用线性回归(LR)预测时如何输出预测值

Explorer-选定具体的算法类型

-勾上Output Prediction

-就能看到在测试集上的效果了

用java实现二元线性回归算法运用到了什么知识

import java.lang.Math;

import java.util.Random;

/**

* 冒泡排序

* 该程序先随机生成一个长度为10,并且数值在10-210之间的数组

* 然后通过冒泡的方法对生成的数组进行排序并从控制台输出。

*

*/

public class SortTest {

/**

* 升序标志

*/

public static final int SHENGXU=1;

/**

* 降序标志

*/

public static final int JIANGXU=2;

/**

* 主函数

* @param args

*/

public static void main(String args[]) {

SortTest.execSort(JIANGXU);

}

/**

* 交换值,交换数组的两个值

* @param array 操作的数组

* @param i 第一个

* @param j 第二个

*/

private static void jiaohuan(int[] array,int i, int j)

{

int tmp = array[i];

array[i] = array[j];

array[j] = tmp;

}

/**

*

* @param method

* 1为升序,2为降序

*/

public static void execSort(int method) {

int[] array = null;

array = initArray(10, 210, 10);

int[] orderarray = maopao(array,method);

for (int i = 0; i orderarray.length; i++) {

System.out.println(orderarray[i]);

}

}

/**

* 取随机数据,初始化一个数组

*

* @param min

* 随机数的最小值

* @param max

* 最大值

* @param size

* 取得随机数的数量

* @return

*/

public static int[] initArray(int min, int max, int size) {

int[] init = new int[size];

for (int i = 0; i size; i++) {

init[i] = min + (int) (Math.random() * (max - min + 1));

System.out.println(i + "-------" + init[i]);

}

return init;

}

/**冒泡排序方法

* 原理:从最后一个开始将小的或大的逐渐冒出

* @param array

* @param method

* @return

*/

public static int[] maopao(int[] array,int method)

{

for(int i=0;iarray.length;i++)

{

for (int j=array.length -1 ;ji;j--)

{

if (method==2)

{

if (array[i] array[j])

jiaohuan(array,i,j);

}else if (method==1)

if (array[i] array[j])

jiaohuan(array,i,j);

}

}

return array;

}

}

如何用Java做一个线性回归的图像

Eclipse只是IDE,用记事本也能写出来,这不是关键。

你先看一下java的2D绘图,然后,线性回归用套路的,就和做数学题一样,一步一步让程序做就可以啦。


本文名称:线性回归预测java代码 如何用线性回归做预测
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