predictions = model.predict(X) # make the predictions by the model # Print out the statistics model.summary() 上面的表格中有因变量、模型和方法。OLS 代表普通最小二乘法(Ordinary Least Squares),方法“最小二乘”意味着我们试图拟合一条回归线,以最小化回归线与实际点之间距离的平方。 系数(RM) 3.65...
当m = 1时,线性回归模型被记为Simple Linear Regression 当m > 1时,线性回归模型被记为Mutiple Linear Regression 我们接下来会先介绍Simple Linear Regression, 然后在推广至Multiple Linear Regression Simple Linear Regression 公式 y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon 其中 y是因变量,其数据形状为nx...
一、多元线性回归分析(Multiple regression)1.与简单线性回归相比较,具有多个自变量x2.多元回归模型其中是误差值,与简单线性回归分析中的要求特点相一致。其余的系数和截距为参数。3.多元回归方程4.估计多元回归方程(点估计)5.估计方法使方差和最小,即从而得到一个唯一的超平面。二、自变量里没有类别数据的实例2.1数据...
使用OLS做回归 #使用OLS做多元线性回归拟合 from sklearn import linear_model,cross_validation, feature_selection,preprocessing import statsmodels.formula.api as sm from statsmodels.tools.eval_measures import mse from statsmodels.tools.tools import add_constant from sklearn.metrics import mean_squared_error ...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建自变量和因变量的数组 X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]]) y = np.array([3, 5, 7, 9, 11]) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_te...
在现实情况下,我们会有多个自变量;可能有两个自变量,也可能有多达数百(理论上甚至数千)个变量。在这些情况下,我们将使用多元线性回归模型 (MLR,Multiple Linear Regression)。回归方程与简单回归方程基本相同,只是有更多变量: Y=b0+b1X1+b2X2+⋯+bnXn ...
importstatsmodels.apiassm# 导入statsmodelsX=df["RM"]## X通常表示我们的输入变量 (或自变量)y=target["MEDV"]## Y通常表示输出/因变量X=sm.add_constant(X)## 我们添加一个截距(beta_0)到我们的模型# 注意参数顺序的区别model=sm.OLS(y,X).fit()## sm.OLS(输出, 输入)predictions=model.predict(...
线性回归也被称为最小二乘法回归(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression)。它的数学模型是这样的: y = a+ b* x+e 其中,a 被称为常数项或截距;b 被称为模型的回归系数或斜率;e 为误差项。a 和 b 是模型的参数。
【Python】用Statsmodel线性普通最小二乘法回归/Linear Regression by OLS Ordinary Least Squares 知识 校园学习 大学 笔记 代码 统计 经验分享 数据分析 Python Pandas 学习心得 打卡挑战 1 最热 最新 请先登录后发表评论登录发布 小猪不吃草的 大佬,有源码吗?三连了 2022-03-27 12:48回复 正在...
我们可以将线性回归模型扩展为多个解释变量.即为所谓的多元线性回归(multiple linear regression) fromIPython.displayimportImage 其中,w0为x0=1时在y轴上的截距 二.波士顿房屋数据集 波士顿房屋数据集(Housing Dataset),可以在UCI机器学习数据库中下载:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing ...