Python实现多元线性回归

最新推荐文章于 2025-04-05 22:06:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CqpFsharp/article/details/133195129
本文介绍了如何使用Python的NumPy和scikit-learn库实现多元线性回归。通过创建线性回归模型，拟合包含多个自变量的数据集，并进行预测，展示了多元线性回归的基本步骤。该文适合初学者作为入门教程。

多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现多元线性回归，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们需要准备我们的数据集。数据集应包含多个自变量和一个因变量。在这个例子中，我们使用一个简单的示例数据集，其中有两个自变量（X1和X2）和一个因变量（Y）。

# 输入自变量 X
X = np.array([
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是误差值，与简单线性回归分析中的要求特点相一致。其余的系数和截距为参数。一、多元线性回归分析（Multiple regression）1.与简单线性回归相比较，具有多个自变量x。4.估计多元回归方程(点估计)二、自变量里没有类别数据的实例。三、自变量中含有类别型的数据。从而得到一个唯一的超平面。
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Loss
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import numpy as np #多元线性回归 x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1], [5,3,3,2,1], [1,2,2,1,1], [45,40,30,36,1]]) y=np.matrix([460,232,315,178]) y1=np.matrix([460], [232]. [315], [178]) w=(x.T*x).I*x.T*y w1=(x.T*x).I*x.T*y.T print(w1) .
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