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...
J_history=np.zeros((num_iters,1))foriterinrange(num_iters):# 对J求导,得到 alpha/m*(WX-Y)*x(i),(3,m)*(m,1)X(m,3)*(3,1)=(m,1)theta=theta-(alpha/m)*(X.T.dot(X.dot(theta)-y))J_history[iter]=computeCost(X,y,theta)returnJ_history,theta iterations=10000#迭代次数 alph...
统计检验 对回归系数的检验 对回归方程的检验 代码示例 我们在上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/642186978)中详细介绍了简单线性回归(Simple Linear Regression)的理论基础和代码实现, 现在推广至多元线性回归(Multiple Linear Regression) 公式定义
多元线性回归是预测模型的一种，它将多个自变量与一个因变量关联起来，以求解它们之间的线性关系。多元线性回归的公式定义为：[公式]其中 y 表示因变量，数据形状为 nx1，x 表示自变量，数据形状为 nx1，β 是回归系数，为一个数值，i 的取值范围为 1 到 n，ε 是误差项，数据形状为 nx1。多元线性...
多元线性回归(Multiple Linear Regression)是一种统计学方法，用于建立多个自变量与因变量之间的关系。在多元线性回归中，每个自变量对因变量的影响通过回归系数表示。实现此算法通常使用最小二乘法求解回归系数。最小二乘法通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来计算这些系数。在本篇文章中，使用Python...
Python for Data Science - Multiple linear regression Chapter 3 - Regression Models Segment 2 - Multiple linear regression importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportrcParamsimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportscale...
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn) 表示为: 引入x0=1,则公式 转化为: 1、加载训练数据 数据格式为: ...
Using the data from Step 4, create a second StatsModels linear regression model using one numeric feature and one one-hot encoded categorical feature. 6. Evaluate and Interpret Multiple Linear Regression Model Results Explain the performance of the new model in comparison with the baseline, and int...
# Prepare y and X for modeling y = data["mpg"] X = data[["weight", "model year", "origin"]] # origin is categorical and needs to be numeric to run regression X = pd.get_dummies(X, columns=["origin"], drop_first=True, dtype=int) import statsmodels.api as sm model = sm....
In Section 3, it is introduced the regression model used to analyse the outcome of the N-body simulations. In Section 4, the output is discussed, while in Section 5, the limits of the interpolation process are commented. Section 6 is devoted to the derivation of some physical results ...