支持升维的变化,把低维数据进行高维处理,在高维中解释线性回归 # 多项式回归是用来调整我们的数据的,从而使得我们的数据可以被线性回归进行拟合处理 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import numpy as np x=np.arange(1,4).reshape(-1,1) # 现在对二维数组进行多项式转化 ...
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当然，SPSS软件也输出了模型预测分类表，如下所示。模型在预测燕麦类早餐选择倾向上准确率最高，达到77%，其他两个早餐选择的预测略低，模型总体预测准确率为57.4%，表现一般。前面伪R方数据显示，模型对总体变异的解释能力不足，这和总体预测准确率结论也一致。（文/图 数据小兵）
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