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...
1、多元线性回归方程和简单线性回归方程类似,不同的是由于因变量个数的增加,求取参数的个数也相应增加,推导和求取过程也不一样。、 y=β0+β1x1+β2x2+ ... +βpxp+ε 对于b0、b1、…、bn的推导和求取过程,引用一个第三方库进行计算 2、应用多元线性回归的几个限定条件 (1)Linearity 线性 (2)Homosce...
python机器学习:线性回归 往下讲,这篇文章要讲解的多元线性回归。 1、什么是多元线性回归模型? 当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper. 2、使用pandas...
本文用Python实现数据回归,包括线性回归(一元线性+多元线性回归)、Logistics回归。主要通过实验验证,部分例题来自网络。 一、一元线性回归 举例及代码实现: 汽车卖家做电视广告数量与卖出的汽车数量: 代码: 1.3 Python代码实现: import numpy as np def fitSLR(x, y): n = len(x) dinominator = 0 numerator = ...
我们在上一篇文章(zhuanlan.zhihu.com/p/64)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 y=β0+β1x1+β2x2+⋯+βmxm+ε 其中 y 是因变量,其数据形状为nx1 xi 是自变量,其数据形状为nx1, i 的取值范围为1,m...
要建立一个多元线性回归模型,可以使用Python中的统计库或机器学习库来实现。以下是使用statsmodels和scikit-learn库建立多元线性回归模型的示例代码: 使用statsmodels库: import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 创建一个包含自变量和因变量的DataFrame data = { 'X1': [1, 2, 3...
在前面的博客已经介绍过多元回归模型,现在这里粗略介绍如下 这里写图片描述 python 实现案例 1、选取数据 代码语言:javascript 复制 #!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8_*_importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpl #显示中文 ...
多元线性回归-python实现的3种方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 import numpy as np import statsmodels.api as sm from ...
#普通线性回归 train_MSE1=mean_squared_error(linear.predict(x_train),y_train) test_MSE1=mean_...
很多人在做数据分析时会经常用到一元线性回归,这是描述两个变量间统计关系的最简单的回归模型。但现实问题中,我们往往会碰到多个变量间的线性关系的问题,这时就要用到多元线性回归,多元线性回归是一元回归的一种推广,其在实际应用中非常广泛,本文就用python代码来展...