线性回归预测java代码 如何用线性回归做预测

用Logistic 回归模型时的代码举例

用Logistic

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回归模型时的代码举例

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

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房屋与房屋尺寸多项式回归代码

1.基本概念

多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。



1.在一元回归分析中，如果依变量y与自变量x的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。

2.多项式回归的最大优点就是可以通过增加x的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。

3.事实上，多项式回归可以处理相当一类非线性问题，它在回归分析 中占有重要的地位，因为任一函数都可以分段用多项式来逼近。



2.实例

我们在前面已经根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行了线 性回归，继而可以对已知房屋尺寸，而未知房屋成交价格的实例进行了成 交价格的预测，但是在实际的应用中这样的拟合往往不够好，因此我们在 此对该数据集进行多项式回归。

目标：对房屋成交信息建立多项式回归方程，并依据回归方程对房屋价格进行预测



import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from sklearn import linear_model

#导入线性模型和多项式特征构造模块

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

datasets_X =[]

datasets_Y =[]

fr =open('prices.txt','r')

#一次读取整个文件。

lines =fr.readlines()

#逐行进行操作，循环遍历所有数据

for line in lines:

#去除数据文件中的逗号

items =line.strip().split(',')

#将读取的数据转换为int型，并分别写入datasets_X和datasets_Y。

datasets_X.append(int(items[0]))

datasets_Y.append(int(items[1]))

#求得datasets_X的长度，即为数据的总数。

length =len(datasets_X)

#将datasets_X转化为数组， 并变为二维，以符合线性回 归拟合函数输入参数要求

datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])

#将datasets_Y转化为数组

datasets_Y=np.array(datasets_Y)

minX =min(datasets_X)

maxX =max(datasets_X)

#以数据datasets_X的最大值和最小值为范围，建立等差数列，方便后续画图。

X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])

#degree=2表示建立datasets_X的二 次多项式特征X_poly。

poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)

X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)

lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()

lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)

#查看回归方程系数

print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)

#查看回归方程截距

print('intercept',lin_reg_2.intercept_)

plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')

plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')

plt.xlabel('Area')

plt.ylabel('Price')

plt.show()

运行结果：

Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]

intercept 151.8469675050044

通过多项式回归拟合的曲线与 数据点的关系如下图所示。依据该 多项式回归方程即可通过房屋的尺 寸，来预测房屋的成交价格。



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Weka使用线性回归（LR）预测时如何输出预测值

Explorer-选定具体的算法类型

-勾上Output Prediction

-就能看到在测试集上的效果了

用java实现二元线性回归算法运用到了什么知识

import java.lang.Math;

import java.util.Random;

/**

* 冒泡排序

* 该程序先随机生成一个长度为10,并且数值在10-210之间的数组

* 然后通过冒泡的方法对生成的数组进行排序并从控制台输出。

*

*/

public class SortTest {

/**

* 升序标志

*/

public static final int SHENGXU=1;

/**

* 降序标志

*/

public static final int JIANGXU=2;

/**

* 主函数

* @param args

*/

public static void main(String args[]) {

SortTest.execSort(JIANGXU);

}

/**

* 交换值，交换数组的两个值

* @param array 操作的数组

* @param i 第一个

* @param j 第二个

*/

private static void jiaohuan(int[] array,int i, int j)

{

int tmp = array[i];

array[i] = array[j];

array[j] = tmp;

}

/**

*

* @param method

* 1为升序，2为降序

*/

public static void execSort(int method) {

int[] array = null;

array = initArray(10, 210, 10);

int[] orderarray = maopao(array,method);

for (int i = 0; i orderarray.length; i++) {

System.out.println(orderarray[i]);

}

}

/**

* 取随机数据，初始化一个数组

*

* @param min

* 随机数的最小值

* @param max

* 最大值

* @param size

* 取得随机数的数量

* @return

*/

public static int[] initArray(int min, int max, int size) {

int[] init = new int[size];

for (int i = 0; i size; i++) {

init[i] = min + (int) (Math.random() * (max - min + 1));

System.out.println(i + "-------" + init[i]);

}

return init;

}

/**冒泡排序方法

* 原理：从最后一个开始将小的或大的逐渐冒出

* @param array

* @param method

* @return

*/

public static int[] maopao(int[] array,int method)

{

for(int i=0;iarray.length;i++)

{

for (int j=array.length -1 ;ji;j--)

{

if (method==2)

{

if (array[i] array[j])

jiaohuan(array,i,j);

}else if (method==1)

if (array[i] array[j])

jiaohuan(array,i,j);

}

}

return array;

}

}

如何用Java做一个线性回归的图像

Eclipse只是IDE，用记事本也能写出来，这不是关键。

你先看一下java的2D绘图，然后，线性回归用套路的，就和做数学题一样，一步一步让程序做就可以啦。

网页标题：线性回归预测java代码 如何用线性回归做预测
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