当m = 1时,线性回归模型被记为Simple Linear Regression 当m > 1时,线性回归模型被记为Mutiple Linear Regression 我们接下来会先介绍Simple Linear Regression, 然后在推广至Multiple Linear Regression Simple Linear Regression 公式 y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon 其中 y 是因变量,其数据形状...
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...
(4)sklear中LinearRegression的参数与实现 成员函数: fit (X,y) :以数组X和y为输入 成员变量: coef_ :存储线性模型的系数 w存储 from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) 1. 2. 3. 结果如下: reg.coe...
from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([ [1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = np.array([[3, 5], [4, 6]]) y_predict = model.predict(X_test) ...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建线性回归模型model=LinearRegression()# 训练模型model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 注释:通过调用fit方法,使用训练数据来训练线性回归模型。 3. 模型保存 训练完成后,我们可以将模型保存到文件中,以便将来使用。
代码语言:javascript 复制 from sklearnimportlinear_model clf=linear_model.LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=1,normalize=False)clf.coef_array([0.5,0.5]) 参数官网说明...
,,“python,# 导入所需模块,import numpy as np,from sklearn.model_selection import train_test_split,from sklearn.linear_model import LinearRegression,from sklearn.metrics import mean_squared_error,,# 创建数据集,X = np.random.rand(100, 1),y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100,...
regression 基础 模型 torch03:linear_regression 编程算法 (2)定义训练数据:或者使用自己的数据集:(可参考:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147) MachineLP 2019/05/26 3750 Pytorch拟合任意函数 测试模型数据网络 1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...
classLinearRegression(LinearModel):""" Linear Regression. """def__init__(self):super().__init__()deffit(self,X,y):""" :param X_: shape = (n_samples + 1, n_features) :param y: shape = (n_samples]) :return: self """self.scaler.fit(X)X=self.scaler.transform(X)X=np.c_...
python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.formula.api as smf 示例数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])添加常数项 x = sm.add_constant(x)模型拟合 model = smf.ols('y ~ x', data={'x': x, 'y'...