本文中，我们将进行大量的编程——但在这之前，我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题。
1) 预测房子价格
我们想预测特定房子的价值，预测依据是房屋面积。
2) 预测下周哪个电视节目会有更多的观众
闪电侠和绿箭侠是我最喜欢的电视节目。我想看看下周哪个节目会有更多的观众。
3) 替换数据集中的缺失值
我们经常要和带有缺失值的数据集打交道。这部分没有实战例子，不过我会教你怎么去用线性回归替换这些值。
所以，让我们投入编程吧（马上）
在动手之前，去把我以前的文章(Python Packages for Data Mining)中的程序包安装了是个好主意。
1) 预测房子价格
我们有下面的数据集：
| 输入编号 | 平方英尺 | 价格 |
|---|---|---|
| 1 | 150 | 6450 |
| 2 | 200 | 7450 |
| 3 | 250 | 8450 |
| 4 | 300 | 9450 |
| 5 | 350 | 11450 |
| 6 | 400 | 15450 |
| 7 | 600 | 18450 |
步骤：
在线性回归中，我们都知道必须在数据中找出一种线性关系，以使我们可以得到θ0和θ1。 我们的假设方程式如下所示：
其中： hθ(x)是关于特定平方英尺的价格值（我们要预测的值），（意思是价格是平方英尺的线性函数）； θ0是一个常数； θ1是回归系数。
那么现在开始编程：
步骤1
打开你最喜爱的文本编辑器，并命名为predict_house_price.py。 我们在我们的程序中要用到下面的包，所以把下面代码复制到predict_house_price.py文件中去。
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# Required Packages import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets, linear_model |
运行一下你的代码。如果你的程序没错，那步骤1基本做完了。如果你遇到了某些错误，这意味着你丢失了一些包，所以回头去看看包的页面。 安装博客文章中所有的包，再次运行你的代码。这次希望你不会遇到任何问题。
现在你的程序没错了，我们继续……
步骤2
我把数据存储成一个.csv文件，名字为input_data.csv 所以让我们写一个函数把数据转换为X值（平方英尺）、Y值（价格）
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# Function to get data def get_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) X_parameter = [] Y_parameter = [] for single_square_feet ,single_price_value in zip(data['square_feet'],data['price']): X_parameter.append([float(single_square_feet)]) Y_parameter.append(float(single_price_value)) return X_parameter,Y_parameter |
第3行：将.csv数据读入Pandas数据帧。
第6-9行：把Pandas数据帧转换为X_parameter和Y_parameter数据，并返回他们。
所以，让我们把X_parameter和Y_parameter打印出来：
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1 2 3 |
[[150.0], [200.0], [250.0], [300.0], [350.0], [400.0], [600.0]] [6450.0, 7450.0, 8450.0, 9450.0, 11450.0, 15450.0, 18450.0] [Finished in 0.7s] |
脚本输出： [[150.0], [200.0], [250.0], [300.0], [350.0], [400.0], [600.0]] [6450.0, 7450.0, 8450.0, 9450.0, 11450.0, 15450.0, 18450.0] [Finished in 0.7s]
步骤3
现在让我们把X_parameter和Y_parameter拟合为线性回归模型。我们要写一个函数，输入为X_parameters、Y_parameter和你要预测的平方英尺值，返回θ0、θ1和预测出的价格值。
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# Function for Fitting our data to Linear model def linear_model_main(X_parameters,Y_parameters,predict_value): # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(X_parameters, Y_parameters) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions |
第5-6行：首先，创建一个线性模型，用我们的X_parameters和Y_parameter训练它。
第8-12行：我们创建一个名称为predictions的字典，存着θ0、θ1和预测值，并返回predictions字典为输出。
所以让我们调用一下我们的函数，要预测的平方英尺值为700。
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X,Y = get_data('input_data.csv') predictvalue = 700 result = linear_model_main(X,Y,predictvalue) print "Intercept value " , result['intercept'] print "coefficient" ,ayon-sy">, result['intercept'] print "coefficient" ,本文中，我们将进行大量的编程——但在这之前，我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题。
1) 预测房子价格
我们想预测特定房子的价值，预测依据是房屋面积。 2) 预测下周哪个电视节目会有更多的观众
闪电侠和绿箭侠是我最喜欢的电视节目。我想看看下周哪个节目会有更多的观众。 3) 替换数据集中的缺失值我们经常要和带有缺失值的数据集打交道。这部分没有实战例子，不过我会教你怎么去用线性回归替换这些值。 所以，让我们投入编程吧（马上）在动手之前，去把我以前的文章(Python Packages for Data Mining)中的程序包安装了是个好主意。 1) 预测房子价格我们有下面的数据集：
步骤： 在线性回归中，我们都知道必须在数据中找出一种线性关系，以使我们可以得到θ0和θ1。 我们的假设方程式如下所示：
其中： hθ(x)是关于特定平方英尺的价格值（我们要预测的值），（意思是价格是平方英尺的线性函数）； θ0是一个常数； θ1是回归系数。 那么现在开始编程： 步骤1 打开你最喜爱的文本编辑器，并命名为predict_house_price.py。 我们在我们的程序中要用到下面的包，所以把下面代码复制到predict_house_price.py文件中去。
运行一下你的代码。如果你的程序没错，那步骤1基本做完了。如果你遇到了某些错误，这意味着你丢失了一些包，所以回头去看看包的页面。 安装博客文章中所有的包，再次运行你的代码。这次希望你不会遇到任何问题。 现在你的程序没错了，我们继续…… 步骤2
第3行：将.csv数据读入Pandas数据帧。 第6-9行：把Pandas数据帧转换为X_parameter和Y_parameter数据，并返回他们。 所以，让我们把X_parameter和Y_parameter打印出来：
脚本输出： 步骤3 现在让我们把X_parameter和Y_parameter拟合为线性回归模型。我们要写一个函数，输入为X_parameters、Y_parameter和你要预测的平方英尺值，返回θ0、θ1和预测出的价格值。
第5-6行：首先，创建一个线性模型，用我们的X_parameters和Y_parameter训练它。 第8-12行：我们创建一个名称为predictions的字典，存着θ0、θ1和预测值，并返回predictions字典为输出。 所以让我们调用一下我们的函数，要预测的平方英尺值为700。
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