python中predict函數(shù)在哪個庫

一般來說predict函數(shù)都是要import一些機器學習算法庫后用于建模后預(yù)測用的。比如說sklearn庫里面的回歸，分類，聚類等等都是有對應(yīng)predict函數(shù)的。

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舉個最簡單的例子：

線性回歸的函數(shù)可以在C:\Python27\Lib\site-packages\sklearn\linear_model文件夾中找到。腳本名為base.py，predict（）在187行就有。

如何用Python進行線性回歸以及誤差分析

線性回歸：

設(shè)x,y分別為一組數(shù)據(jù)，代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項式的次數(shù)（線性回歸就選1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個在前哪個在后了。。。

print ro #輸出的第一個數(shù)是斜率k，第二個數(shù)是縱截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python 的LinearRegression包，怎么導(dǎo)出回歸模型公式？

線性回歸是機器學習算法中最簡單的算法之一，它是監(jiān)督學習的一種算法，主要思想是在給定訓(xùn)練集上學習得到一個線性函數(shù)，在損失函數(shù)的約束下，求解相關(guān)系數(shù)，最終在測試集上測試模型的回歸效果。

也就是說 LinearRegression 模型會構(gòu)造一個線性回歸公式

y' = w^T x + b

，其中 w 和 x 均為向量，w 就是系數(shù)，截距是 b，得分是根據(jù)真實的 y 值和預(yù)測值 y' 計算得到的。