本篇文章給大家分享的是有關(guān)Python 中怎么實(shí)現(xiàn)人口出生率數(shù)據(jù)預(yù)測，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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1.準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)如下，我們僅取人口出生率作為我們的數(shù)據(jù)集。

2.數(shù)據(jù)預(yù)測

以下教程默認(rèn)你已經(jīng)安裝好了Python并可以在CMD或Terminal中使用pip，如果沒有請看這篇文章：安裝python，同上一節(jié)預(yù)測2019年天貓銷售額一樣，沒有太多的改變，但是我們需要找到最合適的曲線，而不是一上來就用三元回歸曲線：

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

構(gòu)造三次多項(xiàng)式特征需要以列的形式，因此代碼中將numpy數(shù)組reshape成列形式。

2.2 數(shù)據(jù)可視化

將已有的數(shù)據(jù)顯示出來，并用藍(lán)點(diǎn)作為標(biāo)記，將每一年的橫坐標(biāo)都顯示出來。曲線我們從二元回歸曲線開始慢慢找到最符合數(shù)據(jù)趨勢的曲線。

運(yùn)行代碼結(jié)果如下：

顯然二元回歸曲線并不是非常適合這些數(shù)據(jù)，有許多點(diǎn)分布在離直線很遠(yuǎn)的距離。讓我們試試三元回歸曲線，修改poly_reg變量的degree，設(shè)為3:

   
   
   poly_reg = PolynomialFeatures(degree=3)

結(jié)果如下：

感覺有辣么點(diǎn)意思了，再試試四元回歸曲線：

發(fā)現(xiàn)和三元回歸曲線相比沒有太大的變化，那我們選三元回歸曲線進(jìn)行預(yù)測就可以了。

2.3 數(shù)據(jù)建模并預(yù)測

預(yù)測的2019人口出生率的值為：[ 11.25692317]，使用黃點(diǎn)表示該預(yù)測的值，得到的曲線圖如下：

以上就是Python 中怎么實(shí)現(xiàn)人口出生率數(shù)據(jù)預(yù)測，小編相信有部分知識點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降摹ＯＭ隳芡ㄟ^這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

本文名稱：Python中怎么實(shí)現(xiàn)人口出生率數(shù)據(jù)預(yù)測
本文來源：http://jinyejixie.com/article22/jjjpcc.html

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