label='Actual')# 绘制回归线x1=np.linspace(X['x1'].min(),X['x1'].max(),100)x2=(model.params[1]*x1-model.params[0])/model.params[2]plt.plot(x1,x2,color='red',label='Fitted')# 添加图例和标签plt.legend()plt.xlabel('x1')plt.ylabel('y')plt.title('Multiple Linear Regression'...
If you just want to use one variable for simple linear regression, then use X = df['Interest_Rate'] for example.Alternatively, you may add additional variables within the brackets Y = df['Stock_Index_Price'] X = sm.add_constant(X) # adding a constant model = sm.OLS(Y, X).fit()...
MultipleLinearRegression-beta_: ndarray+fit(X: DataFrame, y: Series)+predict(X: DataFrame) : ndarray+score(X: DataFrame, y: Series) : float 以上类图展示了一个多元线性回归模型的核心功能。它包括数据拟合、预测和评分的基本操作,以及模型参数的存储。
Multiple linear regression 多元线性回归 OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression(); double[] y = new double[]{11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0}; double[][] x = new double[6][]; x[0] = new double[]{0, 0, 0, 0, 0}; ...
来自statsmodels 包的OLS对象是普通最小二乘回归的主要接口。我们将响应数据和预测数据作为数组提供。为了在模型中有一个常数项,我们需要在预测数据中添加一列 1。sm.add_constant例程是一个简单的实用程序,用于添加这个常数列。OLS类的fit方法计算模型的参数,并返回一个包含最佳拟合模型参数的结果对象(model1和model2...
cost_record.append(cost_val)end=time.clock()print("OLS convergence duration: %f s"%(end-start))returncost_record,iters,theta 结果显示经过,OLS梯度下降经过如下时间得到初步收敛,OLS convergence duration: 7.456927 s,经过3万多个时步迭代,每个时步计算代价函数的取值,如下图所示: ...
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 ...
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nx1 x 是自变量,其数据形状为nx1 \beta_0 是常数项,...
特点：通过最小二乘法求解线性方程组，适用于多变量线性回归，但同样可以应用于简单线性回归。优势：高效且适用于多变量问题，矩阵求解方式使其在处理大型数据集时具有优势。Statsmodels的OLS：特点：使用普通最小二乘法进行线性回归，提供了一整套丰富的统计结果。优势：除了回归系数外，还可以获得如R方、F...
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 Python 中的线性回归 在Python 中进行线性回归主要有两种方式:使用 Statsmodels 和 scikit-learn。 Statsmodels 中的线性回归 Statsmodels 是一个 “提供许多不...