线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮⋱⋮1xn1xn2⋯xnm) β = (β0β1⋮βm)$ ε = (ε1ε2⋮εn...
2.3 class LinearRegression(): 构建实现线性回归的类 2.3.1 __init__() def __init__(self, n_iterations=3000, learning_rate=0.00005, regularization=None, gradient=True): self.n_iterations = n_iterations self.learning_rate = learning_rate self.gradient = gradient if regularization == None: se...
建模 '''create a model and fit it'''model = LinearRegression() model = model.fit(x, y)print(model)# LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 验证模型的拟合度 '''get result y = b0 + b1x '''r_sq = model.score(x, y)print('coefficient of...
本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression几乎相同,也没有特征数>10000的样本测试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其他解法,linearRegress对象采用Dict来存储相关参数(求解方法为key,回归系数和其他相关参数的List为value)。例如岭回归算法在LRDict中的...
LinearRegression(线性回归) 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架(y=w∗x+by=w∗x+b)、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程。
lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 输出w和b # print("lr.coef_:{}".format(lr.coef_)) # print("lr.intercept_:{}".format(lr.intercept_)) # 训练精度 测试精度 print("Training set score:{:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train))) ...
linear regression步骤: 1.导入数据 2.将数据分为训练集合测试集 (linear regression 分为x_train, x_text, y_train, y_test) 3.导入线性回归算法 利用训练集计算出模型参数 4.模型检验 利用测试集测试真实值和预测值的差异 (用x_test计算出y_predict,与y_test做比较,计算误差) ...
Draw the line of linear regression:plt.plot(x, mymodel) Display the diagram:plt.show() R for RelationshipIt is important to know how the relationship between the values of the x-axis and the values of the y-axis is, if there are no relationship the linear regression can not be used ...
4.3.1 Simulation for Estimators 4.3.2 Simulations for Inferences 4.3.3 Design a Simulation 4.4 拓展学习资源及参考目录 4.5 习题 5 线性回归模型及内生性问题 Linear Regression Models & Endogeneity Issues 5.1 Introduction 5.1.1 Motivations 5.1.2 ...
因此,在预测各地市局各分类前,采用 STL 方法先将月度数据分解为季节项与趋势项。然后,对趋势项数据采用线性回归(LinearRegression)拟合趋势,对季节项数据采用季节 ARIMA 模型,以年为周期进行拟合,以 mse 为标准挑选最优模型。最终得到各分类月度数据的预测结果,即趋势项预测与季节项预测之和。