多元线性回归输入拟合答案

【问题标题】：multivariate linear regression inputs fitting多元线性回归输入拟合
【发布时间】：2015-07-03 07:00:33
【问题描述】：

我正在从事机器学习项目我正在用 python 做一个多元线性回归模型，这是我的代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = pd.read_csv("train.csv", delimiter=",", header=0)
x = data['Col1'][:, np.newaxis]
y = data['Expected']
reg = LinearRegression()
reg.fit(x, y)

我的 train.csv 文件包含 3 列 Col1,Col2,Expected，因此 x 将包含输入“Col1”和“Col2”记录，而 y 将是输入的“预期”记录。我设法在 x 中只输入一个输入，即 Col1，但我不能将 Col2 放入 x。

如何保存 x 中 Col1 和 Col2 两列的值，以供以后在线性回归中拟合？

>>>> print(data.head())
          Col1     Col2  Expected
      0   7.645   5.2119      46.0
      1   7.079   3.4145      28.7
      2  91.900  24.0000      50.0
      3   5.875   1.1296      50.0
      4   6.153   3.2797      29.6

【问题讨论】：

请发布data.head()的结果
Col1 Col2 Expected0 7.645 5.2119 46.01 7.079 3.4145 28.72 91.900 24.0000 50.03 5.875 1.1296 50.04 6.153 3.2797 29.6

标签： python-2.7 numpy machine-learning linear-regression

【解决方案1】：

你只需要

x = data[['Col1', 'Col2']]

【讨论】：