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回归模型时的代码举例
logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。
春满人间百花吐艳
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1.基本概念
多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。

1.在一元回归分析中，如果依变量y与自变量x的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。
2.多项式回归的最大优点就是可以通过增加x的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。
3.事实上，多项式回归可以处理相当一类非线性问题，它在回归分析 中占有重要的地位，因为任一函数都可以分段用多项式来逼近。

2.实例
我们在前面已经根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行了线 性回归，继而可以对已知房屋尺寸，而未知房屋成交价格的实例进行了成 交价格的预测，但是在实际的应用中这样的拟合往往不够好，因此我们在 此对该数据集进行多项式回归。
目标：对房屋成交信息建立多项式回归方程，并依据回归方程对房屋价格进行预测

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
#导入线性模型和多项式特征构造模块
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
datasets_X =[]
datasets_Y =[]
fr =open('prices.txt','r')
#一次读取整个文件。
lines =fr.readlines()
#逐行进行操作，循环遍历所有数据
for line in lines:
#去除数据文件中的逗号
items =line.strip().split(',')
#将读取的数据转换为int型，并分别写入datasets_X和datasets_Y。
datasets_X.append(int(items[0]))
datasets_Y.append(int(items[1]))
#求得datasets_X的长度，即为数据的总数。
length =len(datasets_X)
#将datasets_X转化为数组， 并变为二维，以符合线性回 归拟合函数输入参数要求
datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])
#将datasets_Y转化为数组
datasets_Y=np.array(datasets_Y)
minX =min(datasets_X)
maxX =max(datasets_X)
#以数据datasets_X的最大值和最小值为范围，建立等差数列，方便后续画图。
X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])
#degree=2表示建立datasets_X的二 次多项式特征X_poly。
poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)
lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)
#查看回归方程系数
print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)
#查看回归方程截距
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='blue')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()
运行结果：
Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]
intercept 151.8469675050044
通过多项式回归拟合的曲线与 数据点的关系如下图所示。依据该 多项式回归方程即可通过房屋的尺 寸，来预测房屋的成交价格。

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sklearn实现多项式回归_盛夏未来的博客
sklearn实现多项式回归 多项式回归 一个数据集,用散点图画出来如下图,可以看到此时用一条直线(或者超平面)是不能拟合的,所以需要用一个多项式表示的曲线(或者超曲面)才能得到更好的拟合结果。
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多项式回归+房价与房屋尺寸的非线性拟合
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多项式回归
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sklearn多项式回归
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使用python实现多项式回归，没有使用sklearn等机器学习框架，目的是帮助理解算法的原理。 使用一个简单的数据集来模拟，只有几条数据。 代码 从数据集中读取X和y。 为X添加二次方项，用Z替换。 给Z添加 1 列，初始化为 1 ，用来求偏置项。 划分训练集和测试集。 将Z和y的训练集转换为矩阵形式。 和线性回归类似，使用正规方程法，先验证矩阵的可逆性。 去掉Z中全为1的列。 使用测试集...
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[机器学习与scikit-learn-31]：算法-回归-线性模拟拟合拟合非线性数据-概述
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址： 目录 第1章 什么是线性与非线性关系 1.1 描述对象 1.2 什么是线性与非线性关系 第2章 数据（分布）的线性与非线性 2.1 什么是线性与非线性数据（拟合、模拟回归） 2.2什么是线性与非线性可分数据（分类、逻辑回归） 2.3 分类问题的拟合表达 第3章 模型的线性与非线性 3.1 线性模型 3.2 特定的非线性模型 3.3 通用的非线性模型：多项式非线性模型（Polyn.
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Explorer-选定具体的算法类型
-勾上Output Prediction
-就能看到在测试集上的效果了
import java.lang.Math;
import java.util.Random;
/**
* 冒泡排序
* 该程序先随机生成一个长度为10,并且数值在10-210之间的数组
* 然后通过冒泡的方法对生成的数组进行排序并从控制台输出。
*
*/
public class SortTest {
/**
* 升序标志
*/
public static final int SHENGXU=1;
/**
* 降序标志
*/
public static final int JIANGXU=2;
/**
* 主函数
* @param args
*/
public static void main(String args[]) {
SortTest.execSort(JIANGXU);
}
/**
* 交换值，交换数组的两个值
* @param array 操作的数组
* @param i 第一个
* @param j 第二个
*/
private static void jiaohuan(int[] array,int i, int j)
{
int tmp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = tmp;
}
/**
*
* @param method
* 1为升序，2为降序
*/
public static void execSort(int method) {
int[] array = null;
array = initArray(10, 210, 10);
int[] orderarray = maopao(array,method);
for (int i = 0; i orderarray.length; i++) {
System.out.println(orderarray[i]);
}
}
/**
* 取随机数据，初始化一个数组
*
* @param min
* 随机数的最小值
* @param max
* 最大值
* @param size
* 取得随机数的数量
* @return
*/
public static int[] initArray(int min, int max, int size) {
int[] init = new int[size];
for (int i = 0; i size; i++) {
init[i] = min + (int) (Math.random() * (max - min + 1));
System.out.println(i + "-------" + init[i]);
}
return init;
}
/**冒泡排序方法
* 原理：从最后一个开始将小的或大的逐渐冒出
* @param array
* @param method
* @return
*/
public static int[] maopao(int[] array,int method)
{
for(int i=0;iarray.length;i++)
{
for (int j=array.length -1 ;ji;j--)
{
if (method==2)
{
if (array[i] array[j])
jiaohuan(array,i,j);
}else if (method==1)
if (array[i] array[j])
jiaohuan(array,i,j);
}
}
return array;
}
}
Eclipse只是IDE，用记事本也能写出来，这不是关键。
你先看一下java的2D绘图，然后，线性回归用套路的，就和做数学题一样，一步一步让程序做就可以啦。