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...
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...
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...
一个可以用来确定可扩展性的好办法是不断增加数据集的大小,执行模型并取所有的运行时间绘制成趋势图。 下面是源代码及其运行结果(https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb)。 由于其简单,即使多达1000万个数据点,stats.linregress和简单的矩阵求逆还是最快速的...
clf=linear_model.LinearRegression()# 使用fit方法来拟合模型。它使用x（自变量）和y（因变量）来计算...
statsmodel 是一个很不错的 Python 包，它为人们提供了各种类与函数，用于进行很多不同统计模型的估计、统计试验，以及统计数据研究。每个估计器会有一个收集了大量统计数据结果的列表。其中会对结果用已有的统计包进行对比试验，以保证准确性。对于线性回归，人们可以从这个包调用 OLS 或者是 Ordinary least squares ...
slope, intercept, r, p, std_err=stats.linregress(x, y)defmyfunc(x):returnslope * x +intercept mymodel=list(map(myfunc, x)) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, mymodel) plt.show() 结果: 二、多项式回归 如果数据点显然不适合线性回归(穿过数据点之间的直线),那么多项式回归可能是理想的选择。像...
statsmodel 是一个很不错的 Python 包,它为人们提供了各种类与函数,用于进行很多不同统计模型的估计、统计试验,以及统计数据研究。每个估计器会有一个收集了大量统计数据结果的列表。其中会对结果用已有的统计包进行对比试验,以保证准确性。 对于线性回归,人们可以从这个包调用 OLS 或者是 Ordinary least squares 函...
slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y) //返回一些重要的键值,例:print(r)可以看拟合度 def myfunc(x): return slope * x + intercept //一个返回相对应x的值将在y轴上放置的新值的函数 mymodel = list(map(myfunc, x)) ...
利用statsmodel实现多元线性回归 导入数据集 import numpy as np import pandas as pd import random #加载线性回归需要的模块和库 import statsmodels.api as sm #最小二乘 from statsmodels.formula.api import ols #加载ols模型 1. 2. 3. 4. 5. ...