Multiple_LinearRegression_Test2

import csv
import numpy as np
from sklearn import datasets,linear_model

with open("car_2.1.csv") as f:
    car_data = list(csv.reader(f))                #转换为list
    data_X = [row[:5] for row in car_data[:-1]]  #变量x
    data_Y = [row[-1] for row in car_data[:-1]]  #值y
    xPred = car_data[-1]                         #测试数据
    f.close()
regression = linear_model.LinearRegression()     #调用回归函数
regression.fit(data_X,data_Y)
xPred = np.array(xPred[:-1],dtype=float)                     #去掉最后的y值,并转换为数组类型
print(regression.coef_)                          #各个变量前的系数
print(regression.intercept_)                     #获取截距

#注意：reshape(1,-1)是为了让矩阵能够对齐
yPred = regression.predict(xPred.reshape(1, -1))                #测试数据
print("结果为：",yPred)

新手入门-解决csv文件中存在类型变量的问题代码

car_2.1.csv文件地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1pMtZHCB 密码：wrce

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