plot(x, fit.fittedvalues) 1.2 应用Python-sklearn工具作一元线性回归分析 #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']]) #
可以使用statsmodels库中regression模块的linear_model子模块创建OLS类，该类下的fit函数可以实现最小二乘估...
Define A Basic Linear Model 打印summary时发现有很多关于模型的信息,为了弄清楚这些统计指标,我们需要仔细研究一下标准的线性回归模型,下面模型中的ei是预测值和真实值的差,我们默认模型的误差是正态分布的,均值为0.: 计算模型的残差(residuals): # Our predicted values of y yhat = linearfit.predict(X) prin...
robust_scale: Equivalent function without the estimator API. :class:`sklearn.decomposition.PCA` Further removes the linear correlation across features with 'whiten=True'. Notes --- For a comparison of the different scalers, transformers, and normalizers, see :ref:`examples/preprocessing/plot_all_...
robust_scale: Equivalent function without the estimator API. :class:`sklearn.decomposition.PCA` Further removes the linear correlation across features with 'whiten=True'. Notes --- For a comparison of the different scalers, transformers, and normalizers, see :ref:`examples/preprocessing/plot_all_...
统计基础 中心极限定理(Central Limit Theorem) 不知道为啥我看到的中心极限定理有两个版本的表述 (后来发现确实是有两个版本) 第一个版本说:某城市的工资分布是个很奇怪的分布 但如果对该城市进行抽样,每次抽20个人求平均值,抽100次,那么这100个平均值的分布就会是
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模板图像)探测输入图像...
lr = LinearRegression().fit(X_train,y_train) print('系数:{}'.format(lr.coef_)) print('截距:{}'.format(lr.intercept_)) print('训练精度:{}'.format(lr.score(X_train,y_train))) print('测试精度:{}'.format(lr.score(X_test,y_test)))数据...
result = model.fit() # 输出模型结果 print(result.summary()) Mixed Linear Model Regression Results === Model: MixedLM Dependent Variable: returns No. Observations: 5 Method: REML No. Groups: 3 Scale: 0.0000 Min. group size: 1 Log-...
2.4 广义线性模型 - Generalized Linear Models 2.5 稳健回归——Robust Regression 2.6 广义估计方程 2.7 方差分析 2.8 时间序列分析——Time Series Analysis 2.9 空间计量必备:状态空间模型——State space models 2.10 多元统计模型——因子/主成分分析