数学建模python例子
一、线性回归模型
线性回归是数学建模中常用的模型之一，它可以通过拟合一个线性函数来预测因变量的值。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归模型。
我们需要导入所需的库和数据集。假设我们有一组关于房屋价格和房屋面积的数据，现在我们想根据房屋面积预测房屋价格。
``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义训练数据
X = np.array([[30], [40], [50], [60], [70]])  # 房屋面积
y = np.array([100, 150, 200, 250, 300])  # 房屋价格
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
python新手能做啥兼职# 拟合数据
model.fit(X, y)
# 预测房屋价格
X_test = np.array([[55]])  # 测试数据
y_pred = model.predict(X_test)
print("预测房屋价格:", y_pred)
```
运行以上代码，输出的结果是预测的房屋价格。
二、逻辑回归模型
逻辑回归是用于解决分类问题的模型，它可以预测某个事件发生的概率。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归模型。
假设我们有一组关于学生是否通过考试的数据，现在我们想根据学生的学习时间预测他们是否能通过考试。
``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 定义训练数据
X = np.array([[2], [4], [6], [8], [10]])  # 学习时间
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])  # 是否通过考试
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 拟合数据
model.fit(X, y)
# 预测是否通过考试
X_test = np.array([[7]])  # 测试数据
y_pred = model.predict(X_test)
print("是否通过考试:", y_pred)
```
运行以上代码，输出的结果是预测的是否通过考试。
三、决策树模型
决策树是一种基于树结构的分类模型，它通过一系列的判断条件来预测样本的类别。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现决策树模型。
假设我们有一组关于水果的数据，其中包括水果的颜和形状，现在我们想根据水果的颜和形状预测它的种类。
``` python
import numpy as np
import DecisionTreeClassifier
# 定义训练数据
X = np.array([[1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 0]])  # 水果的颜和形状
y = np.array(["苹果", "橙子", "苹果", "橙子"])  # 水果的种类
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 拟合数据
model.fit(X, y)
# 预测水果种类
X_test = np.array([[1, 0]])  # 测试数据
y_pred = model.predict(X_test)
print("水果种类:", y_pred)
```
运行以上代码，输出的结果是预测的水果种类。
四、支持向量机模型
支持向量机是一种常用的分类模型，它通过到一个最优超平面来将不同类别的样本分开。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现支持向量机模型。
假设我们有一组关于花朵的数据，其中包括花瓣的长度和宽度，现在我们想根据花瓣的长度和宽度预测花的种类。

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