机器学习-简单一元线性回归

需求：
代码
结果：

简单线性回归入门。
参考：https://blog.csdn.net/qq_21774161/article/details/101199464

conda install -y matplotlib numpy # 最基础组件
conda install -y scikit-learn        # 线性回归

需求：

代码

from sklearn import datasets, linear_model # 引用 sklearn库，主要为了使用其中的线性回归模块
# 创建数据集，把数据写入到numpy数组
import numpy as np  # 引用numpy库，主要用来做科学计算
import matplotlib.pyplot as plt   # 引用matplotlib库，主要用来画图
data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],
                 [168,57],[172,60],[176,62],[180,65],
                 [184,69],[188,72]])
# 打印出数组的大小
# print(data.shape)
x,y = data[:,0].reshape(-1,1), data[:,1]
# TODO 1. 实例化一个线性回归的模型
regr = linear_model.LinearRegression()
# TODO 2. 在x,y上训练一个线性回归模型。 如果训练顺利，则regr会存储训练完成之后的结果模型
regr.fit(x, y)
# TODO 3. 画出身高与体重之间的关系
plt.scatter(x, y, color='red')
# 画出已训练好的线条
plt.plot(x, regr.predict(x), color='blue')
# 画x,y轴的标题
plt.xlabel('height (cm)')
plt.ylabel('weight (kg)')
plt.show() # 展示
# 利用已经训练好的模型去预测身高为163的人的体重
print ("Standard weight for person with 163 is %.2f"% regr.predict([[163]]))

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