一元线性回归: y=ax+b 多元线性回归: y=θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θnxn+b 这样一个线性模型非常具有可解释性,比如一元线性回归中我们是以波士顿房价数据集的RM(房子房间数目的多少)特征作为输入数据去拟合一条直线,最终得到的参数a是9.156889130216117,这是个正数,解释起来的话就是一个房子的房间数量越多,...
项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现...
前期准备 #导入相关库 importpandasaspd importnumpyasnp # 读取样例数据并产看数据维度 df=pd.read_excel('sample_data_sets.xlsx') print(df.columns) print(df.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. –> 输出结果为: Index([‘id’, ‘complete_year’, ‘average_price’, ‘area’, ‘daypop’...
model.fit(X_train, Y_train) # 调用线性回归包 a = model.intercept_ # 截距 b = model.coef_ # 回归系数 # print(u"拟合参数:截距", a, u",回归系数:", b) print u'拟合参数:截距:', a print u'回归系数:', b print "最佳拟合线: Y = ", round(a, 2), "+", round(b[0], 2)...
多元线性回归数据集(50_Startups.csv)及代码实现 描述 知识点离散数据的处理 若数据存在“序”关系则连续化,如: 否则,转为K维向量代码可见本实例中的Pd.get_dummies(X['state'])。但要注意虚拟变量,例如“性别”变量,可虚拟出“男”和”女”两个变量,...
1.2、非线性回归 二、代码实现 2.1、手写代码。(可直接运行) 2.2、代码解释。 代码语言:javascript 复制 deffit(self,numpy_data,numpy_result):np_ones=np.ones((len(numpy_data),1))numpy_data=np.c_[numpy_data,np_ones]data_transpose=numpy_data.transpose()A=np.matmul(data_transpose,numpy_data)b...
多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程,该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归方程通常采用以下形式: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε 其中,Y 是因变量,X1、X2...
机器学习(三)-多元线性回归(数学推导及代码实现) 前面讨论了 y = ax + b 考虑的只有一个 特征值(因素)的情况下,但在很多情况下 特征值不只有一个 打个比方 要预测房价 要考虑的不只是面积 还要有 地段 建造年代 户型 等等 ,此时就要用到多元线性回归了。 (θ0,θ1,θ2,θ3,...,θn)(θ0,θ...
简介:python实现多元线性回归,以2022数模国赛为例(实战必看,附源代码) 回归分析是确定变量间依赖关系的一种统计分析方法,属于监督学习方法。由变量的不同可以分为一元线性回归和多元线性回归 接下来以多元线性回归为例介绍 当待确定的变量超过一个时,就需要使用多元线性回归算法,下面介绍多变量问题中的多元线性回归分析...
多元线性回归代码实现(matlab和python) 多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程,该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归方程通常采用以下形式: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε...