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import matplotlib.pyplot as plt
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plt.scatter(xdata,ydata)
(xdata,ydata为两个需要作图的数据集)
在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值, 比如,0,空,1, 我们希望中间填充0.5;或者0,空,空,1,我们希望中间填充0.33,0.67这样。
可以用pandas的函数进行填充,因为这个就是线性插值法
df..interpolate()
dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])
dd.interpolate()
补充知识:线性插值公式简单推导
以上这篇python线性插值解析就是我分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一,它是监督学习的一种算法,主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数,在损失函数的约束下,求解相关系数,最终在测试集上测试模型的回归效果。
也就是说 LinearRegression 模型会构造一个线性回归公式
y' = w^T x + b
,其中 w 和 x 均为向量,w 就是系数,截距是 b,得分是根据真实的 y 值和预测值 y' 计算得到的。
使用pycharm然后直接使用F12就可以直接转到函数定位位置
也可以使用Structure查看函数,直接就可以定位到函数位置
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