使用线性回归拟合平面最佳直线及预测之Python+sklearn实现

本文代码采用sklearn扩展库实现，使用线性回归算法解决下面的问题：根据平面上已知3个点的坐标，拟合最佳直线斜率k和截距b，然后根据拟合的结果对给出的x坐标进行预测，得到y坐标。from sklearn import linear_model
def linearRegressionPredict(x, y):
    lr = linear_model.LinearRegression()
    # 拟合
    lr.fit(x, y)
    return lr

# 平面上三个点的x轴坐标
x = [[1], [5], [7]]
# 平面上三个点的y轴坐标
y = [[3], [100], [120]]

# 根据已知3个点拟合最佳直线的系数和截距
lr = linearRegressionPredict(x, y)
# 查看最佳拟合系数
print('k:', lr.coef_)
# 截距
print('b:', lr.intercept_)
# 测试代码，预测
xs = [[[3]], [[5]], [[7]], [[10]]]
for item in xs:
    print(item, ':', lr.predict(item))

运行结果：k: [[ 20.17857143]]
b: [-13.10714286]
[[3]] : [[ 47.42857143]]
[[5]] : [[ 87.78571429]]
[[7]] : [[ 128.14285714]]
[[10]] : [[ 188.67857143]]

----------喜大普奔----------
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2、10月13日——15日，重庆，全国高校程序设计系列课程高级研究班，详见：全国高校程序设计系列课程高级研修班（Python）通知