第一种手动实现，第二种导入库实现 python数据分析的回归方程的简单讲解 _回归

数据分析的回归方程的简单讲解（第一种手动实现，第二种导入库实现）
文章目录总结
前言回归方程在拟合数据和预测未来发展，等等领域都具有巨大的作用
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、数据分析的回归方程的简单讲解（第一种手动实现，第二种导入库实现）
1.实现过程

文章插图
代码如下（示例）：

x = [1, 1, 2, 2, 2, 4]y = [3, 4, 5, 5, 5, 8]avg_x = 0sum_square_x = 0for i in x:avg_x += i/len(x)sum_square_x += i*iprint('avg_x: ', avg_x, '\nsum_square_x: ', sum_square_x)avg_y = 0for i in y:avg_y += i/len(y)print('avg_y: ', avg_y)sum_x_y = 0for i, j in zip(x, y):sum_x_y += i*jprint('sum_x_y: ', sum_x_y)proxy_c = 0proxy_x1 = 0proxy_x1 = (sum_x_y - avg_x*avg_y*len(x))/(sum_square_x - avg_x*avg_x*len(x))proxy_c = avg_y - avg_x * proxy_x1print(f'求得的回归方程为:\ty = {proxy_c} + {proxy_x1} * x1')

实现的结果：：
二、数据分析的回归方程的简单讲解（第二种导入库实现）1.实现过程
代码如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context

实现的结果：
总结
【第一种手动实现，第二种导入库实现python数据分析的回归方程的简单讲解】回归方程在拟合数据和预测未来发展，等等领域都具有巨大的作用，多多了解，有益无害哦

第一种手动实现， 第二种导入库实现 python数据分析的回归方程的简单讲解

第一种手动实现，第二种导入库实现 python数据分析的回归方程的简单讲解