《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)》 課件3.1.1 一元線性回歸_第1頁
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構(gòu)建建筑工程混凝土抗壓強度檢測模型建筑工程混凝土抗壓強度檢測——線性回歸任務(wù)描述一元線性回歸是一種回歸分析方法，可以用于建模、預(yù)測等領(lǐng)域。在建筑工程中需要對混凝土抗壓強度進行檢測，以保證建筑物的結(jié)構(gòu)安全。傳統(tǒng)的混凝土抗壓強度檢測方法需要進行大量的試驗和實測，費時費力，且存在一定的誤差。并且由于檢測模型包含的參數(shù)較多，如何從數(shù)據(jù)中估計眾多參數(shù)，使得模型更接近實際也是重難點。因此，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建混凝土抗壓強度檢測模型，可以提高檢測效率和準(zhǔn)確性，節(jié)省人力和物力，推進新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強國、質(zhì)量強國。為助力中國“基建狂魔”繼續(xù)享譽于全世界而添磚加瓦。任務(wù)要求使用sklearn庫建立一元線性回歸模型。利用Matplotlib庫實現(xiàn)結(jié)果的可視化。一元線性回歸一元線性回歸什么是一元線性回歸？一元線性回歸是一種基本的回歸方法，用于建立單個

與之間的線性關(guān)系通過擬合這條直線來預(yù)測未知的因變量值。

身高體重

一元線性回歸點表示樣本點直線表示一元線性回歸的趨勢線通過擬合曲線可以對目標(biāo)問題的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的預(yù)測

身高體重一元線性回歸

截距b趨勢線的斜率a

一元線性回歸如何進行建模與求解？在Python中，使用sklearn庫中l(wèi)inear_model模塊的LinearRegression類可以建立線性回歸模型。LinearRegression類常用的參數(shù)及其說明如下。參數(shù)名稱說明fit_intercept接收bool。表示是否有截?fù)?jù)，若沒有則直線過原點。默認(rèn)為Truenormalize接收bool，表示是否將數(shù)據(jù)歸一化，默認(rèn)為Falsecopy_X接收bool，表示是否復(fù)制數(shù)據(jù)表進行運算，默認(rèn)為Truen_jobs接收int，表示計算時使用的核數(shù)，默認(rèn)為1一元線性回歸為了解兒童的身體發(fā)育情況，現(xiàn)有某幼兒園學(xué)生的身高體重數(shù)據(jù)，需建立學(xué)生身高與體重之間的回歸模型。政府提出一系列政策鼓勵兒童參與體育運動，提高身體素質(zhì)。一元線性回歸確定自變量和因變量身高與體重間存在線性關(guān)系因變量自變量一元線性回歸構(gòu)建與求解兒童身高體重模型主要通過以下4個步驟實現(xiàn)。確定樣本值使用LinearRegression()類建立線性回歸模型計算系數(shù)和截距對結(jié)果進行可視化一元線性回歸

其中表示樣本點學(xué)生的身高體重數(shù)據(jù)趨勢可以擬合為一

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