[機(jī)器學(xué)習(xí)]葡萄酒質(zhì)量和年份關(guān)系

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調(diào)用葡萄酒質(zhì)量的csv文件，對(duì)葡萄酒質(zhì)量與年份的關(guān)系進(jìn)行探究

代碼

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split data = np.genfromtxt('linear.csv',delimiter = ',') plt.scatter(data[1:,0],data[1:,1]) plt.title('Age VS Quality (test set)') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Quality') plt.show() x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data[1:,0],data[1:,1],test_size = 0.3) x_train = x_train[:,np.newaxis] #給數(shù)據(jù)增加維度，LinearRegression需要2維數(shù)據(jù)； 變成n行一列 x_test = x_test[:,np.newaxis] model = LinearRegression() model.fit(x_train,y_train) #訓(xùn)練集的散點(diǎn)圖 plt.scatter(x_train,y_train, c = 'b') #模型對(duì)訓(xùn)練集預(yù)測(cè) plt.plot(x_train,model.predict(x_train),c = 'r',linewidth = 5) plt.title('Age VS Quality(Training)') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Quality') plt.show() #測(cè)試集的散點(diǎn)圖 plt.scatter(x_test,y_test, c = 'b' #模型對(duì)測(cè)試集預(yù)測(cè) plt.plot(x_test,model.predict(x_test),c = 'r',linewidth = 5) plt.title('Age VS Quality(Testing)') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Quality') plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习项目2-葡萄酒质量和年份的关系的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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