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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
# 一元二次方程
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

#线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
y_predict = lin_reg.predict(X)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_predict, color='r')
plt.show()

# 原来所有的数据都在X中，现在对X中每一个数据都进行平方，
# 再将得到的数据集与原数据集进行拼接， 在用新的数据集进行线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X2 = np.hstack([X, X**2])
lin_reg2 = LinearRegression()
lin_reg2.fit(X2, y)
y_predict2 = lin_reg2.predict(X2)
plt.scatter(x, y)
# 由于x是乱的，所以应该进行排序
plt.plot(np.sort(x), y_predict2[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
# 一元二次方程
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

#线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
y_predict = lin_reg.predict(X)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_predict, color='r')
plt.show()

# 原来所有的数据都在X中，现在对X中每一个数据都进行平方，
# 再将得到的数据集与原数据集进行拼接， 在用新的数据集进行线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X2 = np.hstack([X, X**2])
lin_reg2 = LinearRegression()
lin_reg2.fit(X2, y)
y_predict2 = lin_reg2.predict(X2)
plt.scatter(x, y)
# 由于x是乱的，所以应该进行排序
plt.plot(np.sort(x), y_predict2[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()
# 一元二次方程 #线性回归 # 原来所有的数据都在X中，现在对X中每一个数据都进行平方， # 再将得到的数据集与原数据集进行拼接， 在用新的数据集进行线性回归 # 由于x是乱的，所以应该进行排序