ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量
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ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量
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ML之MLiR:利用多元線性回歸法,從大量數據(csv文件)中提取五個因變量(輸入運輸任務總里程數、運輸次數、三種不同的車型,預測需要花費的小時數)來預測一個自變量
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輸出結果
代碼設計
from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_modeldatapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print (x) print (y)mlr = linear_model.LinearRegression() mlr.fit(x, y) print (mlr) print ("coef:") print (mlr.coef_) print ("intercept") print (mlr.intercept_) xPredict = [[120,3,1,0,0]] yPredict = mlr.predict(xPredict)print ("predict:") print (yPredict)?
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總結
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