Work in progress

PytorchTutorialCodes/1_linearregression_1.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# Valódi mért adatok
+x_real = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
+y_real = np.array([6,8,9,11,13,14,15,17,18,20])
+
+# Lineáris regresszió illesztése
+coeffs = np.polyfit(x_real, y_real, 1)  # 1. fokú polinom = egyenes     ||       Visszaad egy tömböt, ami az egyenes együtthatóit tartalmazza: [meredekség, tengelymetszet].
+print(coeffs)
+lin_y = coeffs[0]*x_real + coeffs[1]          # Kiszámolja az egyenes y értékeit minden x_real pontra.  y = mx + n
+
+# Ábrázolás
+plt.scatter(x_real, y_real, color='blue', label='Valódi mért pontok')
+plt.plot(x_real, lin_y, color='black', linestyle='--', label='Lineáris regresszió')
+plt.xlabel('Reklámba fektetett összeg (millió Ft)')
+plt.ylabel('Eladott jegyek (ezer db)')
+plt.title('Valódi adatok és lineáris regresszió')
+plt.legend()
+plt.grid(True)
+plt.show()