使用statsmodels库构建线性回归模型。 # 添加常数项(截距)X_with_const=sm.add_constant(data['X'])model=sm.OLS(data['y'],X_with_const).fit() 1. 2. 3. 步骤4:查看模型摘要 通过调用summary()函数,可以查看线性回归模型的详细结果,包括参数的估计值、标准误、t值及对应的p值等信息,这些是判断显著性...
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,其数据形状为nx...
线性模型对于回归类的机器学习仍然是有效的,速度快,效率高。基本原理是求出线性方程组的系数矩阵w 和常数b.具体可以有这样几类:Linear Regression(aka ordinary least squares) from sklearn.linear_model impo…
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'F:\python\python\Scripts\graphviz-2.38\release\bin' plot_model(happy_model, to_file='happy_model.png') SVG(model_to_dot(happy_model).create(prog='dot', format='svg')) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...
线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合...
(X, y, test_size=0.4, random_state=1) # 创建线性回归对象reg = linear_model.LinearRegression() # 使用训练集训练模型reg.fit(X_train, y_train) # 回归系数print('Coefficients: \n', reg.coef_) # 方差分数:1表示完美预测print('Variance score: {}'.format(reg.score(X_test, y_test))) ...
(三)线性回归的Python实现 本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression几乎相同,也没有特征数>10000的样本测试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其他解法,linearRegress对象采用Dict来存储相关参数(求解方法为key,回归系数和其他相关参数的List为value)。
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'...
LinearRegression(线性回归) 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架(y=w∗x+by=w∗x+b)、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程。
,,“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,...