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...
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...
这里有两个选择： (a)使用简单的乘法求矩阵的逆 (b)首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积。由于第二个过程涉及奇异值分解(SVD)，所以它比较慢，但是它可以很好地适用于没有良好条件的数据集。 方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的典...
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...
方法八:sklearn.linear_model.LinearRegression( ) 这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的典型方法。当然,对于现实世界中的问题,它可能被交叉验证和正则化的算法如Lasso回归和Ridge回归所取代,而不被过多使用,但是这些高级函数的核心正是这个模型本身。
fromsklearnimportlinear_model 在sklearn 模块中,我们将使用 LinearRegression() 方法创建一个线性回归对象。 该对象有一个名为 fit() 的方法,该方法将独立值和从属值作为参数,并用描述这种关系的数据填充回归对象: regr =linear_model.LinearRegression() ...
方法 8： sklearn.linear_model.LinearRegression( )这个方法经常被大部分机器学习工程师与数据科学家使用。然而，对于真实世界的问题，它的使用范围可能没那么广，我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道，那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。详细描述参考：以上方法的...
方法8: sklearn.linear_model.LinearRegression( ) 这个方法经常被大部分机器学习工程师与数据科学家使用。然而,对于真实世界的问题,它的使用范围可能没那么广,我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道,那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。
from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt //导入模块 x = np.array([6,16,26,36,46,56]).reshape((-1,1)) y = np.array([4,23,10,12,22,35]) plt.scatter(x,y) plt.show() //导入数据并绘制散点图 ...
import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression x=np.arange(0.,10.,0.2) siz=len(x) y=2*x+0.5+np.random.randn(siz) Y=np.vstack([y]).T X=np.vstack([x]).T l=LinearRegression() l.fit(X,Y) plt.scatter...