在上一篇文章「05」回归的诱惑:一文读懂线性回归 里,咱们详细解释了什么是线性回归,以及线性回归的特色,这一期给出实战案例的Python代码,供你们参考学习
第一步 导入数据.net
from collections import OrderedDict import pandas as pd #数据集 examDict={ '学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25, 2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50], '分数': [10, 22, 13, 43, 20, 22, 33, 50, 62, 48, 55, 75, 62, 73, 81, 76, 64, 82, 90, 93] } #将数据导入到DataFrame中 examOrderDict=OrderedDict(examDict) examDf=pd.DataFrame(examOrderDict)、 #提取特征和标签 #特征features exam_X=examDf.loc[:,'学习时间'] #标签labes exam_y=examDf.loc[:,'分数']