Scikit-learn线性回归 线性回归 sklearn(Scikit-learn)是Python中用于机器学习的一个非常流行的库,它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量(特征)和一个因变量(目标)之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。
在这篇文章中,我们来了解一下在 Python 编程语言中使用 scikit-learn 进行多元线性回归。 回归是一种统计方法,用于确定特征与结果变量或结果之间的关系。机器学习,它被用作预测建模的方法,其中使用算法来预测连续结果。多元线性回归,通常称为多元回归,是一种统计方法,通过组合众多解释变量来预测响应变量的结果。多元回...
多元线性回归 前面简单线性回归只有一个解释变量,当有多个解释变量的时候就需要使用多元线性回归,它的模型公式如下所示: 下面看一个新的例子,对前面的比萨用例增加顶部配料数量变量。 训练数据: 训练实例直径(英寸)顶部配料数量价格(美元) 1 6 2 7 2 8 1 9 3 10 0 13 4 14 2 17.5 5 18 0 18 测试数据...
我们使用 sklearn 库来开发多元线性回归模型。就代码而言,简单线性回归和多元线性回归之间的主要区别在于拟合模型所包含的列数。 下图显示了之前开发的模型的一些指标。 多项式线性回归 通过简单线性回归生成的预测线通常是一条直线。如果简单线性回归或多元线性回归不能准确拟合数据点,我们使用多项式线性回归。以下公式用于...
7.多项式回归 ①销售日期-南瓜价格 ②南瓜种类-南瓜价格 8.多元线性回归 ①数据准备 ②划分数据集 ③训练模型 ④评估模型 ⑤多元线性回归(多项式) 三、内容总结 一、内容介绍 在前一篇文章中,我们已经在南瓜定价数据集的示例数据中探索了线性回归,本文中我们将使用之前处理好的数据比较简单线性回归、多项式线性回归以...
模拟一个简单的多项式回归: 在上例中,我们给一个二次曲线的拟合数据加上一些噪音来产生一个数据集,然后实例化一个线性回归模型,去拟合出一条直线,结果可想而知,你用一个线性模型去拟合二次数据点准确率肯定不高。接着,我们在原始数据上手动添加了一维,且第二维数据是第一维数据的平方,然后我们再次实例化一个线...
两个以上的变量的情况也适合使用线性回归,这可称为多元线性回归。比方说,假设这样一个场景,你必须根据房屋面积、卧室数量、住房人口的平均收入、屋龄等来预测房屋的价格。在这种情况下,因变量(目标变量)取决于几个不同的独立变量。而这种涉及多个变量的回归模型可表示为: ...
两个以上的变量的情况也适合使用线性回归,这可称为多元线性回归。 比方说,假设这样一个场景,你必须根据房屋面积、卧室数量、住房人口的平均收入、屋龄等来预测房屋的价格。 在这种情况下,因变量(目标变量)取决于几个不同的独立变量。 而这种涉及多个变量的回归模型可表示为: ...
8.多元线性回归 ①数据准备 ②划分数据集 ③训练模型 ④评估模型 ⑤多元线性回归(多项式) 三、内容总结 一、内容介绍 在前一篇文章中,我们已经在南瓜定价数据集的示例数据中探索了线性回归,本文中我们将使用之前处理好的数据比较简单线性回归、多项式线性回归以及多元线性回归。并使用Matplotlib库对其进行可视化。 现在,...
1.4 回归算法的种类 1.5 线性回归的结果问题的思路 1.6 线性回归的本质 第2章 多元线性回归 2.1 一元线性回归的本质与原理 2.2 二元线性回归 2.3 多元线性回归的几何原理 ...