Statsmodels 是一个 “提供许多不同统计模型估计的类和函数的 Python 模块,同时还提供进行统计测试和统计数据探索的功能。” 下面是如何实际使用 Statsmodels 进行线性回归。使用boston数据集进行线性回归的示例。首先,我们从 sklearn导入boston数据集和引入statsmodels包: import statsmodels.api as sm from sklearn.datase...
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...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmdata=pd.read_csv("./Data/Simpe Linear Regression Example Data.txt",sep="\t")x=data["x"]y=data["y"]print(x.head())print(y.head())###046.75142.18241.86343.29442.12Name:x,dtype:float64092.64188.81286.44388.80486...
from sklearn.linear_model import LinearRegression # linear接收正规化方法 linear = LinearRegression() # 训练,输入训练所需的特征值和目标值 linear.fit(x_train,y_train) # 预测,输入预测所需的特征值 linear_predict = linear.predict(x_test) # 使用平均误差计算模型准确率 from sklearn.metrics import ...
statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 的函数,有 4个参数 (endog, exog, missing, hasconst)。 第一个参数 endog 是回归模型中的因变量 y(t), 是1-d array 数据类型。 第二个输入 exog 是自变量 x0(t),x1(t),…,xm(t),是(m+1)-d array 数据类型。
在Python中进行回归分析通常会使用`statsmodels`或`scikit-learn`这两个库。下面我将演示如何使用这两个库来进行简单的线性回归分析。 首先,确保你已经安装了这两个库。如果没有安装,可以通过pip安装: ```bashpip install numpy scipy pandas matplotlib statsmodels scikit-learn``` ...
statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 的函数,有 4个参数 (endog, exog, missing, hasconst)。 第一个参数 endog 是回归模型中的因变量 y(t), 是1-d array 数据类型。 第二个输入 exog 是自变量 x0(t),x1(t),…,xm(t),是(m+1)-d array 数据类型。
# LinearRegression_v3.py# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# v2.0: 调用 statsmodels 实现多元线性回归# v3.0: 从文件读取数据样本# 日期:2021-05-06# Copyright 2021 YouCans, XUPTimportnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotasplt# 主程序# === 关注 Youcans,分...
Python数模笔记-StatsModels统计回归（2）线性回归
使用python 做线性回归分析有好几种方式,常要的分别是 scipy 包,statsmodels 包,以及 sklearn 包。但是,这些包目前都不能处理共线性,即自动剔除部分共线性的变量,需要自己去编函数,这一点不如 spss 或 r 语言。 假设有下面的数据存储在 excel 文件里面: ...