python多元线性回归代码,多元线性回归方程

python多元线性回归代码,多元线性回归方程

线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型公式如下：y = X\beta + \varepsilon 其中y =X =\begiy = deliveryData[:,-1]#提取所有行和最后一列的数据print(x)#打印x的数据print(y)#打印y的数据lr = linear_model.LinearRegression()#定义一个模型变量名lr

#普通线性回归

train_MSE1=mean_squared_error(linear.predict(x_train),y_train)

test_MSE1=mean_r2_score(y_test,Y_pred))RR=linear_regressor.score(x_test,y_test)# # 线性回归：R_square; 分类问题：accprint("决定系数：,RR)#模型越接近1,表示该模型越好

ˇ△ˇ ```python model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 3.3 预测最后，我们可以使用测试集预测结果。``python y_pred = model.predict(X_t多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程，该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归

˙▂˙ print(predictions.summary_frame(alpha=0.05)) 完整代码如下：importnumpyasnp importstatsmodels.formula.apiassmf importpandasaspd # Load data f =open('D:\Word文档和Pdf\应用图1. 多元回归模型中要用到的公式如图1所示，我们假设随机变量y与一般变量x1、x2、、xp之间线性回归模型为(1)式，式中y为因变量，x1、x2、、xp是自变量，β1、β2、、βp是回

手写算法-Python代码实现非线性回归生成非线性数据集1、用线性回归拟合2、多项式拟合sklearn实现，校验系数的结果总结生成非线性数据集前面我们介绍了Python代码实现线性回归分析并检验各个预测变量对因变量的综合线性影响的显著性并尽可能的消除多重共线性的影响筛选出因变量有显著线性影响的自变量对基准模型进行优化并对各自变量相对重要性进行评