Python triển khai hồi quy đa biến như thế nào?
|
Show
đầu ra. mã 2. Python3
đầu ra. Hồi quy tuyến tính bội là một phương pháp thống kê được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập và một biến phụ thuộc duy nhất. Trong Python, thư viện scikit-learning cung cấp cách triển khai thuận tiện cho hồi quy tuyến tính đa biến thông qua lớp LinearRegression Đây là một ví dụ về cách sử dụng LinearRegression để phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính bội trong Python Python3
Điều này sẽ đưa ra các hệ số của mô hình hồi quy tuyến tính bội, có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về biến phụ thuộc với các giá trị biến độc lập mới Làm cách nào để triển khai nhiều hồi quy tuyến tính từ đầu trong Python?Triển khai . bước 1. Nhập bộ dữ liệu (Nhà máy điện chu trình hỗn hợp). nhập numpy dưới dạng np. . # tách dữ liệuX = dữ liệu[. ,. 4] y = dữ liệu [. ,-1]. Xác định chi phí MSE. def cost_function(X, Y, B). m = len(Y). Tách tập huấn luyện và kiểm tra. m = 7000. f = 2X_train = X[. tôi,. f]. Khởi tạo các hệ số(β0, β1,…, Làm thế nào để một hồi quy đa biến hoạt động?Hồi quy đa biến là một thuật toán học máy được giám sát liên quan đến nhiều biến dữ liệu để phân tích. Hồi quy đa biến là sự mở rộng của hồi quy bội với một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Dựa trên số lượng biến độc lập, chúng tôi cố gắng dự đoán đầu ra .
Hồi quy hoạt động như thế nào trong Python?Khi thực hiện hồi quy tuyến tính của một số biến phụ thuộc 𝑦 trên tập hợp các biến độc lập 𝐱 = (𝑥₁, …, 𝑥ᵣ), trong đó 𝑟 là số biến dự đoán, bạn giả sử mối quan hệ tuyến tính giữa 𝑦 và 𝐱. 𝑦 = 𝛽₀ + 𝛽₁𝑥₁ + ⋯ + 𝛽ᵣ𝑥ᵣ + 𝜀 . Phương trình này là phương trình hồi quy.
Python thực hiện hồi quy logistic như thế nào?Hồi quy logistic trong Python với StatsModels. Ví dụ . Bước 1. Gói nhập khẩu. Tất cả những gì bạn cần nhập là NumPy và statsmodels. api. . Bước 2. Lấy dữ liệu. Bạn có thể nhận đầu vào và đầu ra giống như cách bạn đã làm với scikit-learning. . Bước 3. Tạo một mô hình và đào tạo nó. . Bước 4. Đánh giá mô hình |
