import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
rng = np.random.RandomState(42)
x = 10 * rng.rand(50)
y = 2 * x - 1 + rng.rand(50)
# 随机产生数据
plt.scatter(x, y)
# plt.show()
# 生命通过什么模型来解决问题
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构造相应的参数
model = LinearRegression(fit_intercept=True)
X = x[:, np.newaxis]
# 模拟得到函数
model.fit(X, y)
# 生成新的数据集合
xfilt = np.linspace(-1, 11)
Xfit = xfilt[:, np.newaxis]
# 预测数据
yfit = model.predict(Xfit)
# 画图
plt.scatter(Xfit, yfit)
plt.show()
import numpy as np
rng = np.random.RandomState(42)
x = 10 * rng.rand(50)
y = 2 * x - 1 + rng.rand(50)
# 随机产生数据
plt.scatter(x, y)
# plt.show()
# 生命通过什么模型来解决问题
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构造相应的参数
model = LinearRegression(fit_intercept=True)
X = x[:, np.newaxis]
# 模拟得到函数
model.fit(X, y)
# 生成新的数据集合
xfilt = np.linspace(-1, 11)
Xfit = xfilt[:, np.newaxis]
# 预测数据
yfit = model.predict(Xfit)
# 画图
plt.scatter(Xfit, yfit)
plt.show()