import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) #解決中文亂碼問題 def runplt():plt.figure()plt.title('匹薩價(jià)格與直徑數(shù)據(jù)', fontproperties=font)plt.xlabel('直徑(英寸)', fontproperties=font)plt.ylabel('價(jià)格(美元)', fontproperties=font)plt.axis([0, 25, 0, 25])plt.grid(True)return plt plt = runplt() X = [[6], [8], [10], [14], [18]] #直徑 y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] #價(jià)格 #plt.plot(X, y, 'k.')from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() #線性回歸模型y = a + Bx model.fit(X, y) #訓(xùn)練模型 result = model.predict(12) #12是需要預(yù)測的值，返回是預(yù)測值 print('截距值 $%.2f' % model.intercept_) print('系數(shù) $%.2f' % model.coef_) print('預(yù)測一張12英寸匹薩的價(jià)格: $%.2f' % result )#plt = runplt() #plt.plot(X, y, 'k.') X2 = [[0], [10], [14], [25]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) #訓(xùn)練模型 y2 = model.predict(X2) #做出預(yù)測 plt.plot(X, y, 'k.') plt.plot(X2, y2, 'g-') plt.show()

參考資料：機(jī)器學(xué)習(xí)與量化投資

超強(qiáng)干貨來襲 云風(fēng)專訪：近40年碼齡，通宵達(dá)旦的技術(shù)人生

總結(jié)

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