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  • 机器学习相关知识汇总

    1、算法模型

          算法模型对象:特殊的对象.在该对象中已经集成好个一个方程(还没有求出解的方程).

        - 模型对象的作用:通过方程实现预测或者分类

        - 样本数据(df,np):

    •  特征数据:自变量
    •  目标数据:因变量

    2、模型对象的分类

        - 有监督学习:模型需要的样本数据中存在特征数据和目标数据
        - 无监督学习:模型需要的样本数据中存在特征数据
        - 半监督学习:模型需要的样本数据部分需要有特征数据和目标数据,部分只需要特征数据

    3、sklearn模块

            sklearn模块封装了多种算法模型对象.
            导入sklearn,建立线性回归算法模型对象

          sklearn 模块开发流程:

               1、实例模型对象
               2、获取样本数据
               3、训练模型
               4、测试结果

     利用sklearn模块 实现预测,处理流程如下:

                  注意: .reshape(-1,1) 将一维数组变为二维数组(将行变为列)

                              plt.scatter() 绘图

    #1.导包
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    #2.实例化模型对象
    linner = LinearRegression()
    #3.提取样本数据:必须是二维数组 numpy或dataFrame
    #4.训练模型:往方程里带数据求出方程式 linner.fit(x[],y[])
    linner.fit(near_city_dist.reshape(-1,1),near_city_max_temp)
    #5.实现预测:带入x求y
    linner.predict(38) 
    #array([33.16842645])
    
    #6.给模型打分--大概值
    linner.score(near_city_dist.reshape(-1,1),near_city_max_temp)
    0.77988083971852
     
    # 7.绘制回归曲线
    x = np.linspace(10,70,num=100)
    y = linner.predict(x.reshape(-1,1))
     
    plt.scatter(near_city_dist,near_city_max_temp)# 
    plt.scatter(x,y,s=0.2)

    #将近海和远海的散点图合并显示
    plt.scatter(far_city_dists,far_max_temps,s=100)
    plt.scatter(near_city_dists,near_max_temps)
    plt.scatter(far_city_dists,far_max_temps)
    plt.plot(x,y)
    plt.scatter(near_city_dists,near_max_temps)
    plt.plot(x1,y1)
    plt.title('最高温度和距海洋距离的关系图',fontsize=20)
    plt.xlabel('距海洋距离',fontsize=15)
    plt.ylabel('最高温度',fontsize=15)
     

     scatter函数的用法:绘制散点图

     plot() 函数的用法:画线图

    未完待续.........

    相关文章:

    对于线性回归通俗理解的笔记  https://www.cnblogs.com/aitree/p/14324669.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/aitree/p/14330405.html
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