ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量

简介: ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量


输出结果

image.png

代码设计

1. from numpy import genfromtxt    
2. from sklearn import linear_model
3. 
4. datapath=r"Delivery_Dummy.csv"
5. data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") 
6. 
7. x = data[1:,:-1] 
8. y = data[1:,-1]
9. print (x)
10. print (y)
11. 
12. mlr = linear_model.LinearRegression() 
13. 
14. mlr.fit(x, y)  
15. 
16. print (mlr)
17. print ("coef:")
18. print (mlr.coef_)        
19. print ("intercept")
20. print (mlr.intercept_)  
21. 
22. xPredict =  [[120,3,1,0,0]]
23. yPredict = mlr.predict(xPredict)
24. 
25. print ("predict:")
26. print (yPredict)

 

 

 

相关文章

ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量


相关文章
|
6月前
|
数据可视化 API 开发者
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上)
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化
|
6月前
|
数据可视化 测试技术
R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化
R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化
|
6月前
|
算法 vr&ar Python
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
|
6月前
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据
|
6月前
|
Python 数据可视化 索引
PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
|
6月前
|
Python
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测
|
6月前
|
监控 数据可视化 数据挖掘
对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归|附数据代码
对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归|附数据代码
|
6月前
|
安全 vr&ar
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
|
6月前
|
vr&ar Python
Python ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量
Python ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量
|
6月前
R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响
R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响