你也许听说过加权最小二乘估计(weighted least-squares)、核估计(kernel smoother)、局部多项式估计(local polynomial fitting),但谈到对模型中未知函数的估计,样条估计依然占据着重要的位置。本文将通过一些线性和多项式回归的基础知识,简要介绍样条估计的一种方法——回归样条法(regression spline)以及它的Python实现。
在Python中,可以使用statsmodels库来拟合最小分位数b样条回归线。下面是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import statsmodels.api as sm # 生成示例数据 np.random.seed(0) x = np.linspace(0, 10, 100) y = 2 * np.sin(x) + np.random.normal(size=100) # 添...
传统的线性回归模型虽然简单易用,但在面对复杂数据时往往力不从心。这时候,多元自适应样条回归(MARS)作为一种灵活的回归方法应运而生。本文将介绍 MARS 的基本概念,并提供 Python 的实现示例。 什么是多元自适应样条回归(MARS)? MARS 是一种非参数的回归方法,能够有效地捕捉数据中的非线性关系。它通过构建 piecewi...
为了实现限制性立方样条回归,我们将使用statsmodels中的BSplines来构建样条基。 importstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.formula.apiimportols# 选定节点knot_points=[3,6]# 创建限制性立方样条特征data['rcs_x']=sm.tools.tools.add_constant(sm.nonparametric.spline(data['x'],knots=knot_points))# 拟合回归模...
python 多元自适应回归样条 在Python中，可以借助Scikit-learn和Scipy等库来实现多元自适应回归样条。下面是一个基本的示例： 首先，安装必要的库（如果未安装的话）： python pipinstallnumpyscipyscikit-learn 接下来，使用以下代码实现多元自适应回归样条： python importnumpyasnp fromscipy.interpolateimportLSQ...
Jerome Friedman的scikit-learn样式的Multivariate Adaptive Regression Splines算法的Python实现。 py-earth包使用Cython实现了多元自适应回归样条,并提供了与scikit-learn的Estimator,Predictor,Transformer和Model接口兼容的接口。 有关多变量自适应回归样条曲线的更多信息,请参见下面的参考。
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。
运行 线性模型(glm),并使用训练数据对登录年龄,性别,种族和教育程度进行回归。 再次运行glm模型,这次使用年龄的三次样条来显示年龄和登录名之间的曲线关系。 \ 接下来,进行梯度增强,更多是非参数的,重采样的黑匣子模型。执行速度慢得多,反映出计算量很大。请 ...
运行 线性模型(glm),并使用训练数据对登录年龄,性别,种族和教育程度进行回归。 再次运行glm模型,这次使用年龄的三次样条来显示年龄和登录名之间的曲线关系。 接下来,进行梯度增强,更多是非参数的,重采样的黑匣子模型。执行速度慢得多,反映出计算量很大。请 ...
简介:R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析 使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许...