summary() y_hat = results.predict() plt.scatter(x,y_hat,label = "predicted",s = 2) plt.scatter(x,y,label = "observed",s = 2) plt.legend() plt.xlabel("x",fontsize=12) plt.ylabel("y",fontsize=12) plt.show() plt.close() 后面的文章会介绍Multiple Linear Regression, 敬请关注!
How linear regression works How to implement linear regression in Python, step by step For more information on concepts covered in this course, you can check out: Using Jupyter Notebooks. Python Statistics Fundamentals: How to Describe Your Data ...
具体实现代码如下：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp# 构造数据X=np.array([...
导入所需的库 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression 1. 创建线性回归对象 regression_model=LinearRegression() 1. 拟合线性回归模型 regression_model.fit(X_scaled,Y) 1. 生成summary table 最后,我们将生成一张summary table以展示回归结果。可以使用statsmodels库来计算回归系数、标准误差、显著性等统计指标...
model=LinearRegression()model.fit(X,y) 1. 2. 3. 4. 步骤三:获取summary 现在,我们可以使用模型的summary属性来获取模型的summary信息。代码如下: summary=model.summaryprint(summary) 1. 2. 通过这段代码,我们可以获取线性回归模型的summary信息,包括参数估计、R方值等。
https://github.com/marcopeix/ISL-linear-regression 强烈建议按照并重新创建Jupyter笔记本中的步骤,以充分利用本教程。 介绍 该数据集包含有关广告花费和生成的销售额的信息。钱花在电视,广播和报纸广告上。 目标是使用线性回归来了解广告支出如何影响销售。
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...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm 读取数据 下载数据集后,将数据集放在项目文件的数据目录中,读取数据: data = pd.read_csv("data/Advertising.csv") 查看数据时,输入: data.head() 得到结果如下: 可以看到,“未命名:0”...
lin_reg.summary() 我们得到如下结果: 对于结果的解释,此处不是重点。我们现在就可以开始对于假设条件是否满足的检验了👇 三、假设检验 在你们的计量课程中,应该已经学过BLUE。什么意思呢?也就是说根据高斯-马尔可夫(Gauss-Markov )定理,在线性回归模型中,普通最小二乘 (OLS)估计 是最佳线性无...
这就是简单线性回归 (SLR,Simple Linear Regression)。在 SLR 模型中,我们基于数据构建模型(斜率和 Y 截距是从数据中计算得出的);注意 X 和 Y 之间的关系并不是完全线性的。SLR 模型还包括数据中的误差(也称为残差)。残差基本上是 Y 的真实值和预测/估计值之间的差异。在线性回归中,预测的是一个连续变量。