一步一步来:
这是分析1992年到200年 国内生产总值x和财政收入y的数据。当知道某年的GDP是就可以预测财政收入了
1、导入相关包
2、读入数据并查看
3、导入模型,reshape(-1,1) 表示我也不知道几行,反正是一列!
4、查看估计的参数和截距项
5、假设某年的国内生产总值gdp为238.5,预测y
6、作图。
以下是全部代码:
import pandas as pd from sklearn import linear_model import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('data8-1.xlsx','Sheet1') data regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(data['x'].reshape(-1,1), data['y']) # reshape(-1,1) 表示我也不知道几行,反正是一列! a, b = regr.coef_, regr.intercept_ print(a,b) GDP = 238.5 print (a*GDP+b) print (regr.predict(GDP)) # 画图 # 1.真实的点 plt.scatter(data['x'], data['y'], color='blue') # 2.拟合的直线 plt.plot(data['x'], regr.predict(data['x'].reshape(-1,1)), color='red', linewidth=4) plt.show()