简单算法之多项式回归

电玩女神 2022-04-14 02:51 153阅读 0赞

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import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
    df_train=pd.read_excel('data/linear_regression/Concrete_Data.xls')
    data=np.array(df_train)
    np.random.seed(0)
    num_row=np.size(data, axis=0)#1030
    index=np.random.permutation(num_row)
    split_point=100
    x_train=data[:-split_point,:-1]
    y_train=data[:-split_point,-1]
    x_test=data[-split_point:,:-1]
    y_test=data[-split_point:,-1]
    
    ones=np.ones((np.size(x_train,axis=0),1))#
    x_train=np.hstack((ones,x_train))
    model_a=LinearRegression()
    model_a.fit(x_train, y_train)
    ones=np.ones((np.size(x_test,axis=0),1))
    x_test=np.hstack((ones,x_test))
    y_pre=model_a.predict(x_test)
    print('R方检测(线性回归)：', model_a.score(x_test, y_test))
    
    quadratic_featurizer=PolynomialFeatures(degree=2)
    x_trian_quadratic=quadratic_featurizer.fit_transform(x_train)
    x_test_quadratic=quadratic_featurizer.transform(x_test)
    
    model_b=LinearRegression()
    model_b.fit(x_trian_quadratic, y_train)
    
    y_quadratic_pre=model_b.predict(x_test_quadratic)
    
    print('R方检测(多项式回归)：', model_b.score(x_test_quadratic, y_test))

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