coefficients = results.params 获取p值 p_values = results.pvalues print(f'回归系数:\n{coefficients}') print(f'p值:\n{p_values}') 六、模型预测 使用拟合好的模型对新数据进行预测。 # 新数据 new_data = pd.DataFrame({'X1': [value1], 'X2': [value2], 'X3': [value3]}) new_data ...
首先,我们需要导入一些必要的Python库,包括pandas用于数据处理,sklearn用于建模和评估,以及matplotlib用于可视化。 importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportmatplotlib.pyplotasplt 1. 2. 3. 4. 5...
最后,"Cointegration relations for loading-coefficients-column 1"部分表示的是协整向量,其中beta.1为1,beta.2为-1.5178,表示的是上证指数和深证综指的协整关系可以由上证指数 - 1.5178 * 深证综指 = 0这个方程来表示。"Predictions"部分给出了上证指数和深证综指的未来5个值的预测。 总的来说,上证指数和深证综...
get_coeffs() # Return spline coefficients print("Data fitting with spline function") print("coeffs of 3rd spline function:\n ", coeffs) # 由拟合函数 fitfunc 计算拟合曲线在数据点的函数值 yFit = fSpl(x) # 由插值函数 fSpl1 计算插值点的函数值 yFit # 对拟合函数 fitfunc 进行平滑处理 fSpl....
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 接下来,我们定义一个`RidgeRegression`类,该类包含以下几个方法:`fit()`、`predict()`、`get_coefficients()`和`get_alpha()`。 python class RidgeRegression: def __init__(self, alpha=1): self.alpha = alpha self.coefficients = None def fit(self, ...
isnotsignificantly differentfrom0andhas a p value of0.66\. Given that our response data was constructed without using this variable, this shouldn't come as a surprise. In the final step of the analysis, we repeat the regression without the predictor variable, `X3`, which is a mild ...
['salary']# 拆分数据集为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 创建并训练线性回归模型model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train)# 打印模型系数print("Coefficients:",model.coef_)print("Intercept:",model.intercept_)# 进行...
from datetimeimportdatetimeimportmatplotlib.pylabasplt 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取数据,pd.read_csv默认生成DataFrame对象,需将其转换成Series对象 df=pd.read_csv('AirPassengers.csv',encoding='utf-8',index_col='date')df.index=pd.to_datetime(df.index)# 将字符串索引转...
plt.title("Coefficients in the Lasso Model") plt.show() 从上述代码中可以看出,权重为0的特征就是被剔除的特征,从而进行了特征选择。还可以从图上直观看出哪些特征最重要。至于权重为负数的特征,还需要进一步分析研究。 LassoCV参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lass...
ggplot() + geom_point(aes(x=x, y=y), data=df) + geom_abline(slope=lr_model$coefficients[2], intercept=lr_model$coefficients[1]) Java Java可采用Apache Commons Math库进行线性回归。 Simple regression 一元线性回归 regression = new SimpleRegression(); // new SimpleRegression(false); // with...