3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_predic...
我们将使用Python的statsmodels和scikit-learn库,结合前文的理论知识,对这组数据进行一元线性回归分析,旨在验证销售人员数量是否显著影响新产品销售额。 数据读取 首先,我们从数据文件中读取10个子公司新产品销售额和销售人员数量的统计数据。以下代码展示了如何使用Pandas库读取Excel文件中的数据: # 导入相关库 import ...
3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_predic...
4.2 Python 程序 # 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# === ...
python多元线性回归statsmodels设定截距 逻辑回归是一种广泛用于分类任务的统计模型,尤其是用于二分类问题。在逻辑回归中,我们预测的是观测值属于某个类别的概率,这通过逻辑函数(或称sigmoid函数)来实现,该函数能将任意值压缩到0和1之间。 逻辑回归的基本原理
4.2 Python 程序 # 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, XUPT import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib...
摘要:statsmodels是python专门关于统计学的第三方库,本文只涉及普通最小二乘策略下的线性回归内容。并与scikit-learn进行一点对比。 00 导入所需库 import numpy as np import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt 01 普通线性回归(OLS) ...
运行环境: win7、python3.6 实现功能: 对多个参数进行回归分析,得出回归方程,回归统计量P值等 代码: 创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model as...
本节中我将借助Sklearn库完成波士顿房价预测,带大家进一步学习线性回归算法。文末附python完整代码。那我们开始吧。 1. Sklearn 库实现 1.1 线性回归方法选择 (1)正规方程的线性回归 导入方法: from sklearn.linear_model import LinearRegression 当数据量较小时(<10万条),使用该方法的准确率更高 ...
如果不知道该模型是否是线性模型的情况下可以使用statsmodels，statsmodels是python中专门用于统计学分析的包，它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性。导入模块并准备数据 相关数据准备可以参考金融数据准备。import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport ...