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...
安装并导入包 根据自己的需要导入 pipinstall scikit-learnpipinstall numpypipinstall statsmodelsfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportstatsmodels.apiassm 准备数据 """ prepare data x: regressor y: predictor reshape: make it two dimentiona...
#在minibatch梯度下降中,权值更新的每一步对多个样例求和,需要更多的计算 for i in range(1,m,minibatch_size): sum_m = np.zeros(2) for k in range(i-1,i+minibatch_size-1,1): diff = (np.dot(p, x[k]) - y[k]) *x[k] sum_m = sum_m + diff #当alpha取值过大时,sum_m会在...
本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression差点儿同样。也没有特征数>10000的样本測试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其它解法,linearRegress对象採用Dict来存储相关參数(求解方法为key,回归系数和其它相关參数的List为value)。 比如岭回归算法在LRDict...
python LinearRegression进行显著性检验 python levene检验 1.查询API的方法 命令行输入 python -m pydoc -p 8090 浏览器输入127.0.0.1:8090就能查看已安装的package的API 2.Frame内的元素查找需要先切换到相关frame内才能查找到 switch_to_frame('frame_name'),返回默认视图为switch_to_default_content()...
一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
其中sample_weight为(samples_n,)形状的向量,可以指定对于某些sample的权值,如果觉得某些数据比较重要,可以将其的权值设置的大一些。 例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearnimportlinear_model clf=linear_model.LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2]...
使用sklearn库中的LinearRegression类构建线性回归模型。将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。特征分析与选择：分析所有特征的训练结果，发现未提取有效信息。进一步研究各个特征与糖尿病指标的关系，发现bmi与糖尿病的相关性显著，bp也有一定联系。根据特征与目标变量的相关性，选择重要的特征进行...
def linear_regression(df, dependent_var, independent_vars): """ 进行线性回归分析 :param df: 数据DataFrame :param dependent_var: 因变量 :param independent_vars: 自变量列表 :return: 线性回归结果 """ X = df[independent_vars] X = sm.add_constant(X) ...
def clean_data(df): # 处理缺失值 df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 去除异常值 df = df[(np.abs(df - df.mean()) <= (3 * df.std()))] return df 3. 数据分析层 数据分析层负责对农作物产量数据进行深入分析,包括: 时间序列分析 回归分析 聚类分析 from sklearn.linear_model imp...