x2 = np.array(range(20, 40))/3 error = np.round(np.random.randn(20), ) # 生成的初始表达式:y=0.5*x1+0.3*x2+b y = 0.5 * x1 + 0.3 * x2 + error return pd.DataFrame({'x1': x1, 'x2': x2, 'y': y}) # 多元线性回归 def multivariableLinearRegression(data): xi = pd.Da...
11. 多元线性回归程序示例(with codes) 类似的,我们也可以实现多元线性回归。这里,我们需要创建多个特征(x),我们也可以像之前程序那样,随机生成多个特征,不过,这里,我们使用sklearn库提供的更方面的方法。 make_regression from sklearn.datasets import make_regression make_regression(n_samples=5, n_features=2, ...
「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：详细...
coef就是前面说过的回归系数,const这个值就是回归常数,所以我们得到的这个回归模型就是y = 320.640948 + 1.316588 x1 + 1.649859 x2 + 2.17866 x3 - 0.005609 x4 + 1.684283 x5 + 0.01032 x6 + 0.003655 x7 -19.130576 x8 + 50.515575 x9。而“t”和“P>...
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目录一元回归分析回归前可以先进行数据预处理多元回归二次项回归分类变量回归(自变量为分类变量)一元回归分析回归前可以先进行数据预处理数据的标准化不会影响实验的显著性数据中心化 = 原始数据-均值多元回归共线性诊断:多元回归分析中的VIF<3或者5 新增变量对解释因变量的贡献程度看R方的变化,建议使用分层回归:在回归...
(1)多元线性回归的数学原理和代码实现 (2)案例:客户价值预测模型 1.案例背景 2.读取数据 3.模型搭建 4.线性回归方程构造 5.模型评估 1.一元线性回归 (1)线性回归模型的定义 线性回归模型是利用线性拟合的方式来探寻数据背后的规律,如下图所示,就是通过搭建线性回归模型来寻找这些散点(也称样本点)背后的趋势线...
非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 RuizJoker 2020-08-05 22:44:00 评论 不太好用,没有注释...