通过以上步骤,你就可以实现一个自定义的线性回归模型,并使用Scikit-learn库进行训练和评估。如果你需要更底层的控制或自定义某些步骤,也可以考虑使用Numpy和Scipy库来实现线性回归。
Simple Linear Regression 公式 参数估计 统计检验 参考文献 什么是线性回归模型 定义 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⋮⋮⋮...
plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression using Statsmodels') plt.show() 六、总结与对比 在Python中进行线性回归有多种方法可供选择,主要包括使用Scikit-learn库、Numpy和Scipy库、Statsmodels库。Scikit-learn库提供了简单易用的接口和良好的性能,适合快速构建和评估模型。Numpy和Scipy库适合需要底层控制和自...
import scipy.stats as statsstats.probplot(residuals.flatten(), dist="norm", plot=plt)plt.show()如果残差数据点大致落在45度对角线上，则表明残差接近正态分布，这是回归分析中常见的假设之一。如果数据点显著偏离对角线，表明残差不服从正态分布，可能影响回归结果的置信区间和假设检验。从结果来看，数据表现...
在Python中实现线性拟合的核心步骤包括:导入相关库、准备数据、使用拟合函数、输出结果。首先,导入必要的库如NumPy和Matplotlib,准备好数据集。接着,使用SciPy库中的linregress函数或NumPy的polyfit函数来执行线性拟合。最后,通过Matplotlib库将拟合结果可视化,并根据R-squared值评估拟合效果。
from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt # 构造训练数据 x1 = np.arange(0., 10., 0.2) m = len(x1) # 训练数据点数目 x0 = np.full(m, 1.0) x = np.vstack([x0, x1]).T # 将偏置b作为权向量的第一个分量 y = 2 * x1 + 5 + np.random.randn(m) ...
说明:共轭梯度求解器的最大迭代次数。对于‘sparse_cg’ 和‘lsqr’ 求解器,默认值由 scipy.sparse.linalg确定。对于‘sag’求解器,默认值是1000。 参数名:tol 类型:float 说明:求解方法精度 参数名:solver 类型: {‘auto’, ‘svd’, ‘cholesky’, ‘lsqr’, ‘sparse_cg’, ‘sag’, ‘saga’} ...
方法一：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )这是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数(least squares polynomial fit function)，接受数据集和任何维度的多项式函数(由用户指定)，并返回一组使平方误差最小的系数。这里给出函数的详细描述。对于简单的线性回归来说，可以选择1维函数。但是如果你想拟合更高维的模型...
Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响...