Độc thủ sổ cư
importpandas as pd
filename= 'C:/pdata/week11/advertising.csv'
data= pd.read_csv(filename,index_col= 0)
data[0:5]
# đạo nhập hội đồ khố
import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(kind='scatter',x='TV',y='Sales',title='Sales with Advertising on TV')
plt.xlabel( "TV" )
plt.ylabel( "sales" ),
Hoạch thủ X hòa y
X = data.iloc[:,0:3].values
y = data.iloc[:,3].values
4 ) kiến lập 3 cá tự biến lượng dữ mục tiêu biến lượng đích tuyến tính hồi quy mô hình, kế toán ngộ soa.
# tòng sklearn khố lí diện đích linear_model tử khố lí đạo nhập LinearRegression hàm sổ
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg= LinearRegression() # sơ thủy hóa mô hình
linreg.fit(X,y) # thâu nhập sổ cư, học tập mô hình
# thâu xuất tuyến tính hồi quy mô hình đích tiệt cự b hòa hồi quy hệ sổ w
print(linreg.intercept_, linreg.coef_)
5 ) dụng học đáo đích mô hình lai dự trắc tân sổ cư
import numpy as np
new_X= np.array([[8.7,48.9,75],[57.5,32.8,23.5]])
print( "6,7 nguyệt quảng cáo đầu nhập:",new_X)
print( "6,7 nguyệt dự kỳ tiêu thụ:",linreg.predict(new_X) ) # sử dụng mô hình dự trắc
Hồi quy mô hình bảo tồn đáo văn kiện
from sklearn.externalsimport joblib
joblib.dump(linreg,'linreg.pkl') # bảo tồn chí văn kiện
Tòng văn kiện đạo nhập hồi quy mô hình, tịnh tiến hành dự trắc
load_linreg= joblib.load('linreg.pkl') # tòng văn kiện độc thủ mô hình
new_X= np.array([[130.1,87.8,69.2]])
print( "6 nguyệt quảng cáo đầu nhập:",new_X)
print( "Dự kỳ tiêu thụ:",load_linreg.predict(new_X) ) # sử dụng mô hình dự trắc