该数据集可以为线性回归提供一个通用的数据集,分为训练集和测试集,训练数据集包含700个数据对(x,y)。x值是介于0和100之间的数字。相应的y值是使用Excel函数NORMINV(RAND(),x,3)生成的。测试数据集包含300个数据对。 数据集的用途 这个数据集能鼓励所有新手进入机器学习的世界,可以从简单的线性回归开始。 数据...
进行初步的回归尝试,并同时进行多重共线性诊断,spss中是计算VIF(方差膨胀因子)以检验共线性的。方差膨胀因子是容忍度的倒数(1/容忍度),我们只需要判断其中一个指标即可。如果容忍度小于0.1(或方差膨胀因子大于10),提示数据存在多重共线性。本案例不存在多重共线性问题。 结果可知R2决定系数为0.648,拟合优度一般。同...
load_data函数加载数据集并随机切分数据集为两个部分 线性回归模型 LinearRegression是scikit-learn提供的线性回归模型,原型为 class LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,copy_x=True, n_jobs=1) 1. 参数 fit_intercept:一个布尔值,表示是否需要计算 值。 normalize:一个布尔值,如果为True,那么样...
而线性回归中多元线性回归较之一元线性回归应用范围更广,应用过程也更加复杂。因此有必要对多元线性回归在机器学习相关领域一些问题的一般过程进行归纳和总结。当然这一系列步骤成立的前提在于:通过一定分析,可以预见该问题可以通过多元线性回归来解决。 多元线性回归解决问题的一般方法 ## 问题抽象 当遇到一个具体问题时,...
线性回归是一种统计技术,可以根据一组由输入变量(也称为解释变量)和输出变量(也称为响应变量或目标变量)构成的数据集。它可以用来构建解释变量与响应变量之间的线性关系模型,计算出响应变量的平均值,从而根据解释变量的取值预测响应变量。 2.线性回归的表达式形式 线性回归模型的表达式可以表示为:y=β_0+β_1X_1+...
训练模型前,需要有数据集,要不然,计算机不知道该如何去做。 我们以一个简单的单变量线性回归方程为例,这就是我们的目标。 导入要用到的三个库,画图matplotlib,计算numpy,机器学习tensorflow。 设置固定的随机数种子,这样保证重复执行时,产生的随机数是一样的。
本实例用的数据集是50_Startups.csv, 代码如下: import numpy as np pip install matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv("D:/python/50.csv") X=dataset.iloc[:,0:4]#0到3列的所有行数据(共4列) ...
单特征线性回归数据集.xlsx,money amount 28192 68980 39275 78875 34512 81400 24430 80624 23811 65562 34856 94603 23069 49705 34727 86060 32902 93485 28591 66033 26938 65446 32227 84685 18433 43105 27842 62648 36596 92935 40951 108329 29682 78204 45987 1082
线性回归（Liner Regression）的标准分析流程总结，包括SPSS应用实例，旨在帮助理解影响房屋价格的关键因素和预测方法。案例数据集提供了具体操作环境。1. 数据集：KC_train数据集包含了2014-2015年美国King County的房屋销售价格，以及14个特征，目标是探究价格影响因素和预测精度。2. 流程关键点：数据描述性...
简单机器学习算法——线性回归 包含(最小二乘法、岭回归、lasso 、ElasticNet算法)另有多个数据集(forge、wave、肿瘤、波士顿) 因为注释已经很详细了,所以直接上代码: 1#-- coding: gbk --2importmglearn3frompylabimport*4fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split5mpl.rcParams['font.sans-serif'] =...