回归算法是什么(回归算法的实现过程)

导语：回归算法-基本概念

令x为-5到5之间，元素为100的等差数列39;orangeStraight Line&线性模型的图形表示输入两个点的坐标X=[[1],[4]]y=[3,5]lr=LinearRegression().fit(X,y)z=np.linspace(0,5,20)plt.scatter(X,y,s=80)plt.plot(z,lr.predict(z.reshape(-1,1)),c=&39;)34;Straight Line&39;直线方程为：&39;y={:.3f}&39;x&39;{:.3f}&生成用于回归分析的数据集X,y=make_regression(n_samples=50,n_features=1,n_informative=1,noise=50,random_state=1)z是我们生成的等差数列，用来画出线性模型的直线z=np.linspace(-3,3,200).reshape(-1,1)plt.scatter(X,y,c=&39;,s=60)plt.plot(z,reg.predict(z),c=&39;)plt.title()plt.show()print(&39;,reg.coef_[0])print(&39;,reg.intercept_)

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