- 在线时间
- 480 小时
- 最后登录
- 2026-6-1
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7823 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2934
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1174
- 主题
- 1189
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
 |
多元线性回归是一种强大的统计方法,适用于探索多个自变量与因变量之间的复杂关系,并进行预测和解释。
8 Z: t( V: z* ^8 D0 f# %%- import numpy as np [: \2 y; z( B
- import pandas as pd
! g5 F8 J6 [+ H5 y' I - from sklearn.linear_model import LinearRegression
$ i \! I. X+ k/ x+ e& T6 m
复制代码 # %%' N1 T6 |& k9 q: p* c
- \; ^: s0 t; d" v; Y4 [: E/ `# 源数据- df = pd.DataFrame({\" T! u. p5 e6 M- r
- 'x1': [7, 1, 11, 11, 7, 11, 3],% I' j, V/ V7 u) G& Z
- 'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],
' f$ ?\" l' w: n2 f8 X/ } - 'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],
- g' j+ m5 c; T# b/ `. [. C - })
3 |$ m; f' k' V/ @$ d1 E
: y6 o2 x\" C; _$ t; C6 U- X = np.array(df[['x1','x2']])
$ E* w2 x4 g* l2 s5 U/ B, y - y = np.array(df[['y']])
复制代码 # 多元线性回归模型- model = LinearRegression().fit(X, y). }% G* \/ R! {0 I8 O
复制代码 # %%' w& h$ Z0 j8 N3 a' R
% p* G% k, D! W6 E9 s. \# 截距; q: s$ g' X: V4 U6 C! ]' c" Z: d
b0 = model.intercept_[0]: l5 V! o9 d$ u+ T2 Y1 x% N% i
1 e) z$ n/ q9 K# 系数+ K) E: Q; U$ C" a5 _
b1, b2 = model.coef_[0]
# D v2 D' E* X) w
% S$ J8 c) ~: K6 ]3 }4 k8 Zprint('y = {:.4f} + {:.4f}*x1 + {:.4f}*x2'.format(b0, b1,b2))( D. d! e4 t0 V- z9 L K8 d6 I% q
print('R_square =',model.score(X,y))
" H. O8 W& L! O j0 |5 S
9 [7 A E$ ?' H/ H+ a9 W; f( ~, u
, Z5 S3 l5 j3 a7 ^ |
zan
|