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通常来说，IT行业收入都会随着工作年限的增长而增长，本节通过一元线性回归模型来
探寻工作年限对收入的影响，也即搭建收入预测模型。
ximport pandas as pd# 读取数据df = pd.read_excel('IT行业收入表.xlsx')df.head()
# 提取特征（工龄）与标签（薪水）X = df[['工龄']]y = df['薪水']
# 绘制散点图from matplotlib import pyplot as plt# 用来正常显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.scatter(X,y)plt.xlabel('工龄')plt.ylabel('薪水')plt.show()
# 模型搭建from sklearn.linear_model import LinearRegressionregr = LinearRegression() regr.fit(X,y) # 训练模型
# 模型可视化plt.scatter(X,y)plt.plot(X, regr.predict(X), color='red') plt.xlabel('工龄')plt.ylabel('薪水')plt.show()
# 线性回归方程构造print('系数a为:' + str(regr.coef_[0]))print('截距b为:' + str(regr.intercept_))1. matplotlib用来正常显示中文的代码是:
A plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
B plt.plot()
C plt.scatter()
D plt.show()
2. 使用LinearRegression对象获取线性回归方程的截距的属性是_______:
A coef_
B intercept_
C fit
D score
1=>A 2=>B