Código de regresión polinómica para casa y área de casa
La Regresión Polinómica es un método de análisis de regresión que estudia la relación polinómica entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Si solo hay una variable independiente, se llama regresión polinómica univariante; si hay múltiples variables independientes, se llama regresión polinómica.
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1. En el análisis de regresión univariante, si existe una relación no lineal entre la variable dependiente y y la variable independiente x, pero no se puede encontrar una curva de función adecuada que se ajuste a ella , entonces se puede utilizar la regresión polinómica univariada.
2. La mayor ventaja de la regresión polinómica es que puede aproximarse al punto real aumentando los términos de orden superior de x hasta que se cumplan los requisitos.
3. De hecho, la regresión polinomial puede manejar una cantidad considerable de problemas no lineales y juega un papel importante en el análisis de regresión, porque cualquier función puede aproximarse por partes mediante polinomios.
2. Ejemplo
Hemos realizado una regresión lineal basada en el precio de transacción de la casa conocido y el área de la casa, y luego podemos predecir el ejemplo del área de la casa conocida y el precio de transacción de la casa desconocido .
Objetivo: establecer una ecuación de regresión polinómica para la información de transacciones de viviendas y predecir los precios de las viviendas en función de la ecuación de regresión
importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy as np
de sklearn importar modelo_lineal
#importar modelo_lineal y módulo de construcción de características polinómicas
de sklearn.preprocesamiento importar características polinómicas
conjuntos de datos_X = )
#Convertir conjunto de datos_Y a matriz
datasets_Y=np.array(datasets_Y)
minX =min(datasets_X)
maxX = max(datasets_X)
#Utilice los valores máximo y mínimo de dataset_X como rango para crear una secuencia equidistante para facilitar el dibujo posterior.
X=np.range(minX,maxX).reshape()
# Degree=2 significa establecer la característica polinómica de segundo grado X_poly del conjunto de datos_X.
poly_reg =PolynomialFeatures( grado=2)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)
lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()
lin_reg_2.fit ( X_ ploy,datasets_Y)
#Ver coeficientes de ecuación de regresión
print('coeficiente:',lin_reg_2.coef_)
#Ver intercepción de ecuación de regresión p>
print('intercept',lin_reg_2. intercept_)
plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')
plt.plot(X ,lin_reg_2 .predict(poly_reg.fit_transform(X)), color='azul')
plt.xlabel('área')
plt.ylabel('precio')
plt.show()
Resultado de la ejecución:
Compeficientes:)y...
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# -*- Codificación: utf-8 -*- """Creado el lunes 29 de enero 22:57:10 2018 @autor: administrador """ importar matplotlib.pyplot como plt importar numpy como np desde sklearn. linear_model import LinearRegression#Importar regresión lineal
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