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使用 sklearn 进行多元线性回归

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发表于 2024-3-15 17:09 |只看该作者 |正序浏览
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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。. X% P! u' K8 r/ ]/ ~3 S+ W
# %%
  1. import numpy as np
    5 e- J7 t7 b2 }
  2. import pandas as pd
    , t  ?6 B; B* v3 e9 I( [& V
  3. from sklearn.linear_model import LinearRegression
    \" @2 F3 y\" V3 Q
复制代码
# %%6 U8 c- ~4 }" R! F# d' ^

, O' X, y& X& ~# h* [' {, J% E, P& h8 w# 源数据
  1. df = pd.DataFrame({
    - n' t: h& W2 r
  2.     'x1': [7, 1, 11, 11, 7, 11, 3],
    0 O# T' V8 U9 r
  3.     'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],
    \" `  d, r5 j. n; e) l
  4.     'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],5 W$ A/ S! p, }$ ]* @; V; Y1 ~
  5. })
    : o+ H* l* p5 p\" L& E) Q6 o

  6. $ J8 y( ^$ r/ K9 L
  7. X = np.array(df[['x1','x2']])
    + `9 n* z9 G& m' r0 i0 b; {' L  w
  8. y = np.array(df[['y']])
复制代码
# 多元线性回归模型
  1. model = LinearRegression().fit(X, y)8 i6 }\" k3 W8 u2 G6 m
复制代码
# %%
5 n' i& m8 L  ?7 e. H9 {" F7 S* y- F$ @% g1 D
# 截距& D9 i+ m+ ?1 s4 w. s9 \" c1 Q! C- @
b0 = model.intercept_[0]
. v) T+ \8 D! J, w
1 B' c6 _# w: M3 l4 F4 D/ Y# 系数2 H# L" J8 ^* {
b1, b2 = model.coef_[0]7 L; v) D9 E, a1 I  v

1 k3 E3 q% l9 @% U' x, Gprint('y = {:.4f} + {:.4f}*x1 + {:.4f}*x2'.format(b0, b1,b2))
3 V4 X* U" M& F: I2 t' uprint('R_square =',model.score(X,y)): D; x5 t) v  g- f/ l) @4 r3 v

* _- J% M1 k  p+ e, Y$ N% B7 J7 l' D' }5 S% V% W

12.mul_linear_regression_sklearn.py

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售价: 2 点体力  [记录]  [购买]

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