- 在线时间
- 482 小时
- 最后登录
- 2026-9-11
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7951 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2977
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1183
- 主题
- 1198
- 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。
; [# c! k2 {: t+ q0 ^# %%- import numpy as np
, U7 J\" ?, b\" ^% j+ o- l - import pandas as pd, R: g, H4 R' m2 { v6 v& S
- from sklearn.linear_model import LinearRegression3 z/ s: ?5 e! u5 Y4 h$ C
复制代码 # %%+ r, g5 B8 N' S# B8 P9 C. o9 W
7 l0 v; y( H$ [5 J0 p$ l& D6 P
# 源数据- df = pd.DataFrame({
4 W0 o$ U. l. h - 'x1': [7, 1, 11, 11, 7, 11, 3],
5 e$ @5 N) b) L0 H+ B7 |+ l - 'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],
# o; s/ q4 Z. j6 E - 'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],$ g8 `* V3 {+ j `* h+ I7 _
- })# _% I) V2 h3 Y* k: P8 I+ G
- 9 ]; S' T\" {4 `3 V5 z
- X = np.array(df[['x1','x2']])\" d) R& n; b\" y# w
- y = np.array(df[['y']])
复制代码 # 多元线性回归模型- model = LinearRegression().fit(X, y)
3 ^, ^8 T- o+ O$ r4 R
复制代码 # %%
+ p+ `# q* @6 l( d# y7 o3 O
3 B5 h# [+ f' u9 a4 e) h4 i. e# 截距
+ I% I" f' ]: ~. s% Z: S" Db0 = model.intercept_[0]
! G8 { s9 y" N
2 C* g( ~; v5 e% O ~ S, F# 系数
& @, J9 {- |2 q/ ^5 G; eb1, b2 = model.coef_[0]
# x& N0 B! a1 |& \( L* c/ R; a8 B3 @- d ]' K
print('y = {:.4f} + {:.4f}*x1 + {:.4f}*x2'.format(b0, b1,b2))3 C5 [: H$ c7 F! S
print('R_square =',model.score(X,y)) q' L9 g! B0 c# m; s& ^
0 d! y" l. O7 r8 z
% C6 N4 c2 S: H- q0 j |
zan
|