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    Python+sklearn使用線性回歸算法預測兒童身高

    • 發布:Python培訓
    • 來源:Python練習題庫
    • 時間:2017-09-30 13:32

    問題描述:一個人的身高除了隨年齡變大而增長之外,在一定程度上還受到遺傳和飲食以及其他因素的影響,本文代碼中假定受年齡、性別、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影響,并假定大致符合線性關系。

    import copy

    import numpy as np

    from sklearn import linear_model

    def linearRegressionPredict(x, y):

    lr = linear_model.LinearRegression()

    # 擬合

    lr.fit(x, y)

    return lr

    # 兒童年齡,性別(0女1男),父親身高,母親身高,祖父身高,祖母身高,外祖父身高,外祖母身高

    x = np.array([[1, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [3, 0, 180, 165, 175, 165, 173, 165],\

    [4, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [6, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [8, 1, 180, 165, 175, 167, 170, 165],\

    [10, 0, 180, 166, 175, 165, 170, 165],\

    [11, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [12, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [13, 1, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [14, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [17, 0, 170, 165, 175, 165, 170, 165]])

    # 兒童身高,單位:cm

    y = np.array([60, 90, 100, 110,\

    130, 140, 150, 164,\

    160, 163, 168])

    # 根據已知數據擬合最佳直線的系數和截距

    lr = linearRegressionPredict(x, y)

    # 查看最佳擬合系數

    print('k:', lr.coef_)

    # 截距

    print('b:', lr.intercept_)

    # 預測

    xs = np.array([[10, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

    [17, 1, 173, 153, 175, 161, 170, 161],\

    [34, 0, 170, 165, 170, 165, 170, 165]])

    for item in xs:

    # 深復制,假設超過18歲以后就不再長高了

    item1 = copy.deepcopy(item)

    if item1[0] > 18:

    item1[0] = 18

    print(item, ':', lr.predict(item1.reshape(1,-1)))

    運行結果:

    k: [ 8.03076923e+00 -4.65384615e+00 2.87769231e+00 -5.61538462e-01

    7.10542736e-15 5.07692308e+00 1.88461538e+00 0.00000000e+00]

    b: -1523.15384615

    [ 10 0 180 165 175 165 170 165] : [ 140.56153846]

    [ 17 1 173 153 175 161 170 161] : [ 158.41]

    [ 34 0 170 165 170 165 170 165] : [ 176.03076923]

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