用Python写一个细小程序，输入坐标求线性回归

1. 准备干活

先说说我们要导入一些我们需要用到的库，比如matplotlib和numpy，还有sklearn。这些个dou是用来帮我们进行数据琢磨和可视化的一些工具。所以 我们写上这些个库的代码，就像这样：

import matplotlib.pyplot as plt

    yy=input;

    x0=c-a;

接下来我们要输入一些坐标值，这样才Neng开头我们的线性回归。我们用input函数来获取用户的输入，就像这样：

plt.plot

ry=np.polyval #记不得x和ro哪个在前哪个在后了。。。

    print "直线方程为：",

end=input：")

2. 画图

眼下 我们有了坐标，就Neng开头画图了。我们用plt.scatter来画点，然后用plt.plot来画直线。这样就形成了一个散点图，我们Nenghen清楚地kan到数据点。

plt.scatter

    print "第一个点是： + "," + str + ")";

CTRL-b 《窗口号》

3. 计算回归线

计算回归线是Zui关键的一步。我们需要用到numpy库中的polyfit函数来拟合数据。我们传入x和y的数据，然后设置许多项式的次数为1，这样就得到了线性回归的系数。

ro=np.polyfit #deg为拟合的许多项式的次数

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression#训练

    clf.fit #表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.arrayy = x.dot

import numpy as np

        print "y=%r+%r" %

    y0=float

    d=float)

4. 误差琢磨

再说说我们来进行误差琢磨。误差琢磨Neng帮我们了解我们的模型在预测时有许多准确。我们Neng实际值和预测值之间的差异来得到误差。

    print "Number of coordinates："

    else:

CTRL-b w

    if x0==:

上面的程序， 请kan如下代码：

        print "x=",a

while end=="n":

5. 收尾

完成了以上步骤，我们的线性回归程序就完成了。我们Neng输入不同的坐标来测试我们的程序，kankan它是不是Neng够准确地预测数据。

这玩意儿数据和编码有点许多 你Nengkankan教程视屏的 会教你怎么Zuo的

# -*- coding: cp936 -*-

状态条将会改变， 这时你将Neng沉命名当前的窗口

通过这篇文章，我们学了怎么用Python来进行线性回归。希望这篇文章Neng够帮你geng优良地搞懂和应用线性回归。Ru果你有随便哪个问题，欢迎在评论区留言。下次再见！