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...
这里有两个选择： (a)使用简单的乘法求矩阵的逆 (b)首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积。由于第二个过程涉及奇异值分解(SVD)，所以它比较慢，但是它可以很好地适用于没有良好条件的数据集。 方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的典...
#从scikit-learn库中导入linear_model模块 from sklearn import linear_model # 提取数据,此处data1来自1.1 x = np.array(data1[['rs']]) y = np.array(data1[['xse']]) # 创建一个LinearRegression类的实例,并将其赋值给变量clf。这个实例代表了你要拟合的线性回归模型。 clf = linear_model.LinearRe...
model = LinearRegression()3.训练模型 model.fit(X, Y)4.获取模型参数 beta_0 = model.intercept_[0]beta_1 = model.coef_[0][0]print(f'截距 (beta_0): {beta_0}')print(f'斜率 (beta_1): {beta_1}')截距 (beta_0): 20127.753953274245 斜率 (beta_1): 4.966814908000651 5.进行预测 Y...
我们首先需要导入sklearn.linear_model中的LinearRegression模块,然后实例化模型对象。 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() 1. 2. 准备数据 数据通常需要划分为特征(X)和目标变量(y)。数据可以是数组、DataFrame 或其他格式。示例: ...
使用sklearn库中的LinearRegression类构建线性回归模型。 AI检测代码解析 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 划分训练集和测试集 ...
] == 'A']['purchase_amount'] group2 = df[df['group'] == 'B']['purchase_amount'] t_stat, p_value = ttest_ind(group1, group2) print(f"T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_value}")建模： 逻辑回归： from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sk...
slope, intercept, r, p, std_err=stats.linregress(x, y)defmyfunc(x):returnslope * x +intercept mymodel=list(map(myfunc, x)) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, mymodel) plt.show() 结果: 二、多项式回归 如果数据点显然不适合线性回归(穿过数据点之间的直线),那么多项式回归可能是理想的选择。像...
方法 8： sklearn.linear_model.LinearRegression( )这个方法经常被大部分机器学习工程师与数据科学家使用。然而，对于真实世界的问题，它的使用范围可能没那么广，我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道，那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。详细描述参考：以上方法的...
Function for visually inspecting the assumption of linearity in a linear regression model. It plots observed vs. predicted values and residuals vs. predicted values. Args: * model - fitted OLS model from statsmodels * y - observed values