label='Predictions',color='blue')plt.fill_between(y_test,pred_int['obs_ci_lower'],pred_int['obs_ci_upper'],color='lightblue',alpha=0.5,label='Confidence Interval')plt.xlabel('Actual Prices')plt.ylabel('Predicted Prices')plt.legend()plt.title('Regression Predictions with Confidence ...
# LinearRegression_v1.py # Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares) # v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归 # 日期:2021-05-04 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_predicti...
# LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_stddefmain():# 主程序# ...
color='blue',label='Data Points')# 绘制回归线plt.plot(df['x'],model.predict(X),color='red',label='Regression Line')# 绘制置信区间plt.fill_between(df['x'],pred_int[:,0],pred_int[:,1],color='lightgrey',label='95% Confidence Interval')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title...
这篇文章主要讲解了用python进行时间序列分析的方法,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究...
model = linear_model.LinearRegression() # 实例化线性回归模型对象 model.fit(X, Y) # 使用数据集进行训练 coef = model.coef_ intercept = model.intercept_ print('coef is: ', coef) print('intercept is: ', intercept) # 输出模型的评价指标 ...
线性回归(Linear regression) 假设给定数据集中的目标(y)与特征(X)存在线性关系,即满足一个多元一次方程 。 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,称为一元线性回归;如果包括两个或多个的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归。
这是通过线性回归模型预测的admit的值,发现admit_prediction 取值范围较大,有负值,不是我们想要的。 # The admissions DataFrame is in memory # Import linear regression class from sklearn.linear_model import LinearRegression # Initialize a linear regression model ...
Python数模笔记-StatsModels统计回归（2）线性回归
该思路的原理是:在linear regression模型中,有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前面的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要,那么可以将这些变量去除。 Tree-based feature selection:决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 1.13. Feature selection ...