github线性回归怎么实现

本篇内容介绍了"github线性回归怎么实现"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

Simple Linear Regression

Data Preprocessing

1 读入数据集

# Importing the datasetdataset <- read.csv('studentscores.csv') #时间和得分之间的关系  Hours Scores1   2.5     212   5.1     473   3.2     274   8.5     755   3.5     306   1.5     20plot(dataset$Hours,dataset$Scores) #

2 数据预处理

首先按照上次分享的进行数据预处理

R|ML_code-入门（1）

3 训练集和测试集

将数据按照4:1拆分，每一组分别包含自变量和因变量

# Splitting the dataset into the Training set and Test set# install.packages('caTools')library(caTools)set.seed(123)split = sample.split(dataset$Scores, SplitRatio = 1/4)training_set <- subset(dataset, split == TRUE)test_set <- subset(dataset, split == FALSE)# Feature Scaling# training_set <- scale(training_set)# test_set <- scale(test_set)

4 模型拟合及预测

通过训练集进行模型拟合得到曲线，然后将测试集的X_test带入曲线中，得到预测结果y_pred，最后将预测结果y_pred与测试集中的y_test进行比较，确定预测是否准确。

# Fitting Simple Linear Regression to the Training setregressor = lm(formula = Scores ~ Hours,               data = training_set)# Predicting the resultsy_pred <- predict(regressor, newdata = test_set)

5 结果可视化

# Visualising the Training  resultslibrary(ggplot2)ggplot() +geom_point(aes(x = training_set$Hours, y = training_set$Scores), colour = 'red') +geom_line(aes(x = training_set$Hours, y = predict(regressor, newdata = training_set)), colour = 'blue') +ggtitle('Scores vs Hours (Training set)') + xlab('Hours') + ylab('Scores')# Visualising the Test  resultslibrary(ggplot2)ggplot() +geom_point(aes(x = test_set$Hours, y = test_set$Scores), colour = 'red') +geom_line(aes(x = training_set$Hours, y = predict(regressor, newdata = training_set)), colour = 'blue') +ggtitle('Scores vs Hours (Test set)') + xlab('Hours') + ylab('Scores')

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