文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

python如何建立多元线性回归模型

2024-04-02 19:55

关注

要建立一个多元线性回归模型,可以使用Python中的统计库或机器学习库来实现。以下是使用statsmodelsscikit-learn库建立多元线性回归模型的示例代码:

使用statsmodels库:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个包含自变量和因变量的DataFrame
data = {
    'X1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'X2': [2, 4, 6, 8, 10],
    'Y': [3, 5, 7, 9, 11]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加常数列
df['const'] = 1

# 拟合多元线性回归模型
model = sm.OLS(df['Y'], df[['const', 'X1', 'X2']]).fit()

# 输出回归系数和统计信息
print(model.summary())

使用scikit-learn库:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建自变量和因变量的数组
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 输出回归系数和R^2值
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)
print('R^2 score:', model.score(X_test, y_test))

这两种方法都可以用来建立多元线性回归模型,并输出模型的系数和统计信息。可以根据具体的需求选择合适的方法来建立模型。

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯