model = sm.OLS(y_train, X_train_const).fit() 输出模型摘要 print(model.summary()) 通过模型摘要,我们可以观察到每个特征的系数、标准误、t值和p值等详细信息。 使用Scikit-learn进行回归预测 # 建立线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 预测 y_pred = model.predict...
现在,我们可以使用LinearRegression方法来拟合模型: model = LinearRegression() model.fit(X_train, Y_train) 2.6、查看结果 拟合模型后,我们可以查看回归系数和截距项: print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) 此外,我们还可以使用测试集来评估模型的性能: from sklearn.met...
y=diabetes.target#因变量 from sklearn.model_selection import train_test_split#数据划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random=8) 1. 2. 3. 4. 5. 6. AI检测代码解析 from sklearn.linear_model import Lasso#导入Lasso回归模块 lasso=Lasso()#模型实例化 lasso.fit(X_tra...
from sklearn.linear_model import LinearRegression X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
reg=LinearRegression()# 线性回归(Linear Regression) res=reg.fit(X_train,y_train)# 对训练集X_train,y_train进行训练 y_hat=res.predict(X_test)# 使用训练得到的估计器对输入为X_test的集合进行预测,得到y_hat e=y_test-y_hat # 计算残差 SSE_cv=np.mean(e**2)# 残差平方和 SSE_test=np.mea...
地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb...
除了linear regression 之外,OLS 库还支持其他类型的回归分析,例如 logistic regression 和 polynomial regression 等。使用 Python OLS 进行数据分析和建模是一个非常有用的工具,可以帮助我们更好地理解数据之间的关系,从而做出更准确的预测和决策。 发表于 2024.03.28 15:57, 共384 人浏览 本文原创发布于慕课网 ,...
回归结果展示方程估计结果，使用statsmodels.regression.linear_model.RegressionResultsWrapper类的方法和属性进行分析。三、检验线性假设 （一）t检验 检验特定系数是否相等或等于特定值，如atndrte和priGPA是否相等，ACT系数是否等于1。（二）F检验 联合检验多个约束条件，如atndrte和priGPA系数是否相等，ACT...
auto['rep78'])) y = auto['price'] c = sm.add_constant(Xs) # 添加常数项 est1 = sm.OLS(y, c, missing="drop") #因为rep78有5个缺失,故少了5个观测值 est2 = est1.fit() print(est2.summary()) #输出OLS回归结果 ''' OLS Regression Results === Dep. Variable: price R-squared:...
而且,还有个天生比Stata写循环爽一百倍的工具叫 Python。 下面,咱们以提取回归系数和置信区间为例(提取R2原理类似)。 第一步,先导入相关的包 import numpy as np import pandas as pd import wooldridge ## wooldridge for data source from statsmodels.formula.api import ols ## OLS regression from see import...