求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集与真实值R2以及对比图代码

这是一个多元支持向量机回归的模型，以下是一个参考的实现代码：

import numpy as npimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearnmetrics import r2_score

# 模拟数据

nprandomseed(0)

X = npsort(5 nprandomrand(80, 1), axis=0)

y = npsin(X)ravel()

y[::5] += 3 (05 - nprandomrand(16))

# 分割数据

train_X = X[:60]

train_y = y[:60]

test_X = X[60:]

test_y = y[60:]

# 模型训练

model = svmSVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=01)

modelfit(train_X, train_y)

# 预测结果

pred_y = modelpredict(test_X)# 计算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)

# 对比图

pltscatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')

pltplot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')

plttitle('R2={:2f}'format(r2))

pltlegend()

pltshow()

上面的代码将数据分为训练数据和测试数据，使用SVR模型对训练数据进行训练，然后对测试数据进行预测。计算预测结果与真实值的R2，最后将结果画出对比图，以评估模型的效果。

这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3 对Python的核心库和组件有深入理解

4 熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5 熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6 熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对>

2 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见 *** 作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等 *** 作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和 *** 作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

1《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。

2《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

当然有用啦

因为Python相对于其他编程语言来说更适合新手入门,因为其简洁、易上手的优势深受广大程序员的热爱,所以Python也便成为了自学首选语言。

首先零基础是能学python的，很多编程大神入门之前都选择先学习Python，所以想学就大胆去学吧，没学之前谁不是零基础，就算是现在才下定决心学也不怕，学习Python什么时候都不算晚。

零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

不管你学习什么，都是有科学的学习方法与合理的学习计划的，只要这两点你准备充足，那么Python从入门到精通，你比其他人耗费的时间要短得多，甚至有勤奋的小伙伴，短短半年就能独当一面了。 开始学注意几点：

对自己的水平有正确的认知

在学习Python时，每个人的基础水平不一样，如果你完全是新手，就需要从入门课程或初学者读物开始钻研，不要想着一开始就去挑战高难度课程，我也是零基础学习Python的，因为知道学会并不是件非常容易事情，所以想先泼点冷水，学习Python不是一蹴而就的事情，现在的你要有一个正确的认知，学完Python，并不能立马拿一两万的工资，Python也没有那么简单，别想着1个月、2个月就能学会，你至少得花费半年左右时间去学习。

不要闭门造车

不要以为自己可以解决所有问题，学习python是很抽象的，尤其是在刚开始学的时候，很多时候都会感到无从下手。 所以我建议大家一定要懂得借力，找一些身边学得好的前辈，或者你认识的朋友带带你，有人指引真的会事半功倍，效率更高。 最好是和有经验的人多多交流，可以学到很多好的学习方法和技巧，提高我们的学习效率。 我的一个好友，也是python行业大佬，之前我学习的时候请教过他问题，非常乐于助人，现在全民都在直播，所以他也每天固定时间在自己的分享群里，直播免费分享自己的python干货知识，讲讲自己的学习和工作心路历程，讲一下零基础学习哪些内容及怎么学才能够找到一份不错的工作，也分享下自己接单做副业的经验，毕竟他只做下接单都能月入过万。

运行房价预测手工调参程序可以使用Python软件。

Python软件能够实现多元线性回归算法预测房价。

Python：Python由荷兰数学和计算机科学研究学会于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

age = soupfind(attrs={"class":"age"}) #你这里find只要一个attrs参数不会报错。

if age == None: #简单点可以用 if not age:

print u'没有找到'

else:

soupfind(attrs={"class":"name"})

#否则用findAll找出所有具有这个class的tr

tr = htmlfind("tr", attrs={"class":"show_name"})

tds = trfindAll("td")

for td in tds:

print tdstring # 或许不是string属性，你可以用dir(td)看看有哪些可用的。

扩展资料：

1、如果是函数定义中参数前的表示的是将调用时的多个参数放入元组中,则表示将调用函数时的关键字参数放入一个字典中。

1）如定义以下函数：

def func(args):print(args)

当用func(1,2,3)调用函数时,参数args就是元组(1,2,3)

2）如定义以下函数：

def func(args):print(args)

当用func(a=1,b=2)调用函数时,参数args将会是字典{'a':1,'b':2}

学python的同时一定会接触到其他技术，毕竟光会python这门语言是不够的，要看用它来做什么。比如说用 python做爬虫，就必须接触到html, >

python是现在最火的数据分析工具语言python的进阶的路线是数据清洗，爬虫，数据容器，之后是卷积，线性分析，和机器学习，区块连，金融方面的量化等高端进阶。

刚学了numpy

import numpy as np

a = nploadtxt('datatxt',delimiter = ',',skiprows = 1,usecols = (0),unpack = False)

print(npaverage(a))#平均值

print(npvar(a))#方差

datatxt 就是保存数据的文件

skiprows = 1 跳过第一行

delimiter 是数据之间用什么分割的

usecols = （0）用到第一列 也就是第0列

datatxt的内容为：

x，y

52,6

4,56

87,6

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