github线性回归怎么实现

免费建站 2024年04月13日 10:32

本篇内容介绍了“github线性回归怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

Simple Linear Regression

Data Preprocessing

1 读入数据集

#Importingthedatasetdataset<-read.csv('studentscores.csv')#时间和得分之间的关系HoursScores12.52125.14733.22748.57553.53061.520plot(dataset$Hours,dataset$Scores)#

2 数据预处理

首先按照上次分享的进行数据预处理

R|ML_code-入门（1）

3 训练集和测试集

将数据按照4:1拆分，每一组分别包含自变量和因变量

#SplittingthedatasetintotheTrainingsetandTestset#install.packages('caTools')library(caTools)set.seed(123)split=sample.split(dataset$Scores,SplitRatio=1/4)training_set<-subset(dataset,split==TRUE)test_set<-subset(dataset,split==FALSE)#FeatureScaling#training_set<-scale(training_set)#test_set<-scale(test_set)

4 模型拟合及预测

通过训练集进行模型拟合得到曲线，然后将测试集的X_test带入曲线中，得到预测结果y_pred，最后将预测结果y_pred与测试集中的y_test进行比较，确定预测是否准确。

#FittingSimpleLinearRegressiontotheTrainingsetregressor=lm(formula=Scores~Hours,data=training_set)#Predictingtheresultsy_pred<-predict(regressor,newdata=test_set)

5 结果可视化

#VisualisingtheTrainingresultslibrary(ggplot2)ggplot()+geom_point(aes(x=training_set$Hours,y=training_set$Scores),colour='red')+geom_line(aes(x=training_set$Hours,y=predict(regressor,newdata=training_set)),colour='blue')+ggtitle('ScoresvsHours(Trainingset)')+xlab('Hours')+ylab('Scores')#VisualisingtheTestresultslibrary(ggplot2)ggplot()+geom_point(aes(x=test_set$Hours,y=test_set$Scores),colour='red')+geom_line(aes(x=training_set$Hours,y=predict(regressor,newdata=training_set)),colour='blue')+ggtitle('ScoresvsHours(Testset)')+xlab('Hours')+ylab('Scores')

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