線(xiàn)性回歸房?jī)r(jià)與房屋尺寸關(guān)系擬合

線(xiàn)性回歸(LinearRegression)是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，給定一個(gè)變量y和一些變量X1????,這些變量有可能與y性回歸分析可以用來(lái)量化y與X??之間相關(guān)性的強(qiáng)度，評(píng)估出與y不相關(guān)的X??并識(shí)別出哪些X??的子集包含了關(guān)于y房屋面積單位為平方英尺（ft2）屋尺寸間是否 性關(guān)系

成交價(jià)

關(guān)于一些相關(guān)包的介NumPy是Python語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)充程序庫(kù)。支持高級(jí)大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)數(shù)庫(kù)matplotlib的 提供了 類(lèi)似的繪圖API，方便用戶(hù)快速繪制2D圖表importmatplotlib.pyplotasfromsklearnimport

它提供了 類(lèi)似的繪圖API表示，可以調(diào)用sklearn中l(wèi)inear_model模塊進(jìn)行線(xiàn)性回datasets_X=datasets_Y=fr=

建立datasets_X和datasets_Y用 據(jù)中的房屋尺寸和房屋打開(kāi)數(shù)據(jù)集所在文lines=forlinein

一 整個(gè)文件

數(shù)據(jù)items=length=datasets_X=datasets_Y=datasets_X=datasets_Y=fr=lines=forlineinitems=length=

逐行進(jìn)行操作，循環(huán)遍歷所有數(shù)去除數(shù)據(jù)文件中的逗 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為int型，并分別寫(xiě)datasets_X和datasets_Ydatasets_X=datasets_Y=datasets_X=datasets_Y=fr=lines=forlineinitems=length=

求得datasets_X的長(zhǎng)度，即為數(shù)據(jù)的總datasets_X=

將datasets_X轉(zhuǎn)化為數(shù)組datasets_Y=

將datasets_Y化為數(shù)

并變?yōu)槎S，以符合歸擬合函數(shù)輸入?yún)?shù)要minX=maxX=X=np.arange(minX,maxX).reshape([-linear=

n_jobs1，則用所有的CPU?？蛇x參數(shù)。默認(rèn)值為1minX=maxX=X=np.arange(minX,maxX).reshape([-linear=

線(xiàn)性回歸fit函數(shù)用于擬合輸入輸出數(shù)據(jù)，調(diào)用形式為線(xiàn)性回歸fit函數(shù)用于擬合輸入輸出數(shù)據(jù)，調(diào)用形式為linear.fit(X,yXXyy為相對(duì)于X如果有需要具體的代碼如下#查看回歸方程系print('Coefficientslinear.coef_)print('intercept:',plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color=pl