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Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法

發(fā)布時(shí)間：2020-07-27 14:22:23 來源：億速云 閱讀：248 作者：小豬 欄目：開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要講解了Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法，內(nèi)容清晰明了，對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。

代碼如下

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 用numpy生成數(shù)據(jù)t ,y
t = np.arange(1,10,1)
y = 0.9 * t + np.sin(t)
model = np.polyfit(t, y ,deg=1) # np.polyfit是numpy提供的加分分析方法，deg=1,指定模型為1階的，返回值model為獲得的模型
t2 = np.arange(-2,12,0.5) # 再生成一個(gè)間隔為0.5的序列
ypredict = np.polyval(model, t2) # 由np.polyval預(yù)測y值序列
plt.plot(t, y, "o", t2, ypredict, 'x')
plt.show()

上面的一段代碼利用numpy生成數(shù)據(jù)序列，并實(shí)現(xiàn)了1階回歸，并畫出預(yù)測效果圖，圖形如下：

Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法

將代碼改一下，實(shí)現(xiàn)2階、3階回歸預(yù)測，只需要model = np.polyfit(t, y, deg =2)即可，同理3階模型就把deg改為3即可。

2階效果圖和3階效果圖分別如下：

Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法

Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法

需要說明的是，并不是擬合的階數(shù)越高，模型越好，本例使用2階擬合效果比較好，如果使用3階，會(huì)出現(xiàn)“過擬合”

看完上述內(nèi)容，是不是對(duì)Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測的方法有進(jìn)一步的了解，如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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