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。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
这个值就是我们常用的P值,其接近于零,说明我们的多元线性方程是显著的,也就是y与x1、x2、...、x9有着显著的线性关系,而R-squared是0.992,也说明这个线性关系比较显著。
1.描述因变量 y 如何依赖于自变量 X1,X2,…,Xn 和误差项ε的方程,称为多元回归模型 2.涉及n个自变量的多元回归模型可表示为 应变量Y可以近似地表示为自变量x1,x2,…,xm的线性函数 ω0为常数项 ω1,ω2,…,ωm是偏回归系数,表示在其他变量不变时时候x增加一个或者减少一个单位时候,Y的平均变化量 ε是...
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...
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...
import numpy as np def hypothesis(theta, X, n): h = np.ones((X.shape[0],1)) theta = theta.reshape(1,n+1) for i in range(0,X.shape[0]): h[i] = float(np.matmul(theta, X[i])) h = h.reshape(X.shape[0]) return h ...
1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下: ...
线性规划课程实验基于Python实现的整数规划问题的求解项目源代码(高分项目).zip 线性规划课程实验基于Python实现的整数规划问题的求解项目源代码(高分项目).zip含分支定界法、割平面法、匈牙利算法、蒙特卡洛法。本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老...
线性回归 -- 代码实现 线性回归--公式推导 本次使用的数据集介绍: 图片: 数据集属性名称: 'subject#', 'age', 'sex', 'test_time', 'motor_UPDRS', 'total_UPDRS', 'Jitter(%)', 'Jitter(Abs)', 'Jitter:RAP', 'Jitter:PPQ5', 'Jitter:DDP', 'Shimmer', ... ...