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Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測(cè)

更新時(shí)間：2020年05月14日 09:17:45 作者：Iceberg_710815

這篇文章主要介紹了Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測(cè),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

代碼如下

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 用numpy生成數(shù)據(jù)t ,y
t = np.arange(1,10,1)
y = 0.9 * t + np.sin(t)
model = np.polyfit(t, y ,deg=1) # np.polyfit是numpy提供的加分分析方法，deg=1,指定模型為1階的，返回值model為獲得的模型
t2 = np.arange(-2,12,0.5) # 再生成一個(gè)間隔為0.5的序列
ypredict = np.polyval(model, t2) # 由np.polyval預(yù)測(cè)y值序列
plt.plot(t, y, "o", t2, ypredict, 'x')
plt.show()

上面的一段代碼利用numpy生成數(shù)據(jù)序列，并實(shí)現(xiàn)了1階回歸，并畫出預(yù)測(cè)效果圖，圖形如下：

將代碼改一下，實(shí)現(xiàn)2階、3階回歸預(yù)測(cè)，只需要model = np.polyfit(t, y, deg =2)即可，同理3階模型就把deg改為3即可。

2階效果圖和3階效果圖分別如下：

需要說明的是，并不是擬合的階數(shù)越高，模型越好，本例使用2階擬合效果比較好，如果使用3階，會(huì)出現(xiàn)“過擬合”

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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