【新手帖】Python实现的最简单的线性回归算法

学习编程中的Ben

Python实现的最简单的线性回归算法

线性回归算法原理

线性回归是一种经典的机器学习算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。这种算法适用于各种应用场景，例如预测销售数量、房价等。下面是一个基于 Python 的最简单的线性回归算法的实现代码：

1. 
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. class LinearRegression:
   
5.     def init(self):
   
6.     self.coef_ = None
   
7.     self.intercept_ = None
   
8. 
   
9.     def fit(self, X, y):
   
10.         """
    
11.         拟合函数，训练模型
    
12.         :param X: 输入数据
    
13.         :param y: 输出数据
    
14.         :return: None
    
15.         """
    
16.         assert len(X) == len(y)
    
17.         X = np.array(X)
    
18.         y = np.array(y)
    
19.    
    
20.         # 求解斜率和截距
    
21.         numerator = np.dot((X - np.mean(X)), (y - np.mean(y)))
    
22.         denominator = np.dot((X - np.mean(X)), (X - np.mean(X)))
    
23.         self.coef_ = numerator / denominator
    
24.         self.intercept_ = np.mean(y) - self.coef_ * np.mean(X)
    
25.    
    
26.     def predict(self, X):
    
27.         """
    
28.         预测函数，根据模型进行预测
    
29.         :param X: 输入数据
    
30.         :return: 预测结果
    
31.         """
    
32.         assert self.coef_ is not None and self.intercept_ is not None
    
33.         X = np.array(X)
    
34.         return self.coef_ * X + self.intercept_
    

复制代码

在该代码中，首先定义了一个类名为 LinearRegression 的类，该类包括三个主要方法：__init__、fit 和 predict。其中，__init__ 方法用于初始化类的成员变量，fit 方法用于训练模型，predict 方法用于进行预测。

其中，最重要的是 fit 方法，它实现了线性回归算法的核心部分。在该方法中，我们通过求解斜率和截距来拟合数据，并存储在类的成员变量 coef_ 和 intercept_ 中。

另外，我们还编写了如下代码用于测试线性回归算法的效果：

1. 
   
2. if name == 'main':
   
3.     # 构造数据
   
4.     X = [1, 2, 3, 4, 5]
   
5.     y = [2, 3, 4, 5, 6]
   
6.    
   
7.     # 训练模型
   
8.     model = LinearRegression()
   
9.     model.fit(X, y)
   
10.    
    
11.     # 进行预测
    
12.     pred = model.predict([6, 7, 8, 9, 10])
    
13.    
    
14.     # 输出预测结果
    
15.     print('预测结果：', pred)
    

复制代码

该代码,很明显，先构造了一个包含五个输入数据和五个输出数据的数据集，然后通过训练模型和进行预测的方法来输出预测结果。预测输出结果如下：

预测结果： [ 7.  8.  9. 10. 11.]

从预测结果可以看出，我们的线性回归算法实现是正确的！！！！Ohhhhhhhhhhhhh

综上所述，这真的是是一个非常简单的 Python 实现的线性回归算法示例，可以作为初学者进行学习和使用。


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最近积攒了一堆帖子没发，最近一次性发了！！！

@歌者文明清理员 你不爱算法，我偏偏来算法嘿嘿嘿
@liuhongrun2022 @sfqxx @元豪 @tommyyu

歌者文明清理员

学习编程中的Ben

歌者文明清理员 发表于 2023-5-28 15:41

评分！

学习编程中的Ben

歌者文明清理员 发表于 2023-5-28 15:41

我下一篇发爬虫的OK？

歌者文明清理员

学习编程中的Ben 发表于 2023-5-28 15:46
我下一篇发爬虫的OK？

1. import requests
   
2. from bs4 import BeautifulSoup
   
3. 
   
4. def get_raw():
   
5.     headers = {
   
6.         "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57"
   
7.     }
   
8.     url = "https://fishc.com.cn/bestanswer.php?mod=huzhu&type=undo"
   
9.     content = requests.get(url, headers=headers)
   
10.     return content
    
11. 
    
12. def get_threads(resp: requests.models.Response):
    
13.     text = resp.text
    
14.     soup = BeautifulSoup(text, "lxml")
    
15.     threads = soup.select_one("table.huzhu").find_all("tr")
    
16.     for thread in threads:
    
17.         tag_a = thread.a
    
18.         text = tag_a.text
    
19.         link = tag_a["href"]
    
20.         ans_count = int(thread.findAll("td")[1].text)
    
21.         yield [text, link, ans_count]
    
22. 
    
23. response = get_raw()
    
24. for i in get_threads(response):
    
25.     print(i)
    

复制代码

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