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...
import numpy as np import statsmodels.api as sm from gekko import GEKKO # Data x0 = np.array([4,5,2,3,-1,1,6,7]) x1 = np.array([3,2,3,4, 3,5,2,6]) y =
简单线性回归(SLR)考虑单个自变量,而多元线性回归(MLR)处理多个自变量。在 Python 中,我们可以通过 Statsmodels 和 scikit-learn 进行线性回归。Statsmodels 提供详细的回归统计信息和模型评估,而 scikit-learn 提供高效的建模和预测工具。使用这两种库,我们可以实现回归分析,了解变量间的关系,并预测结果。
2 多元线性回归的Python实现 2.1 手动实现 2.1.1 导入必要模块 2.1.2 加载数据 2.1.3 计算系数 2.1.4 预测 2.2 使用 sklearn 1 多元线性回归 更一般的情况,数据集 DD 的样本由 dd 个属性描述,此时我们试图学得 f(xi)=wTxi+b,使得f(xi)≃yif(xi)=wTxi+b,使得f(xi)≃yi 称为多元线性回归(multi...
一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中,常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题,这就需要我们建立多元线性回归模型。 我用一个公式来描述: ①其中,x1 , x2 , . . . , x n 分别表示 1号自变量、2号自变量、…、n号自变量。
在Python中,我们可以使用statsmodels库实现多元线性回归(OLS)以及稳健误。以下是一个简单的示例代码:首先,我们需要导入所需的库: import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.outliers_influence import OLSInfluence 接下来,我们创建一个数据集。在这个例子...
在 Python 中，实现多元线性回归有许多方式，以下是其中几种方式：1. 使用 scikit-learn 库的 Linear...
机器学习之线性回归模型详细手推公式与代码实现(篇一) 今天这一篇来介绍多元线性回归模型 多元线性回归模型介绍 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际...
import numpy as np class LinearRegression: '''支持多元线性回归''' def __init__(self): '''初始化 Linear Regression 模型''' self.coef_ = None self.interception_ = None self._theta = None def fit_normal(self,X_train,y_train): '''根据训练数据 X_train, y_train 训练 Linear Regression...
#普通线性回归 train_MSE1=mean_squared_error(linear.predict(x_train),y_train) test_MSE1=mean_...