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上传时间: 2018-10-07
详细说明： #线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten() # 建立线性回归模型 regr = linear_model.LinearRegression() # 拟合 regr.fit(X, Z) # 不难得到平面的系数、截距 a, b = regr.coef_, regr.intercept_ # 给出待预测的一个特征 x = np.array([[5.8, 78.3]]) # 方式1：根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z（注意：np.sum） print(np.sum(a * x) + b) # 方式2：根据predict方法预测的值z print(regr.predict(x)) 。。。 ...展开详情收缩
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