7.4　多元回归分析(multiple regression)应用

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本文通过分析一家快递公司的运输里程和运输次数与总运输时间的关系，利用Python的sklearn库进行线性回归分析，建立了一个预测模型。模型通过计算得出各参数的系数，能够预测在特定里程和运输次数下所需的运输时间。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 例子

一家快递公司送货：X1：运输里程 X2：运输次数 Y：总运输时间

Driving Assignment	X1=Miles Traveled	X2=Number of Deliveries	Y= Travel Time (Hours)
1	100	4	9.3
2	50	3	4.8
3	100	4	8.9
4	100	2	6.5
5	50	2	4.2
6	80	2	6.2
7	75	3	7.4
8	65	4	6.0
9	90	3	7.6
10	90	2	6.1

目的，求出b0, b1,.... bp：

y_hat=b0＋b１x1+b2x2+ ... +bpxp

2. Python代码：

from numpy import genfromtxt

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model


dataPath = r"D:\MaiziEdu\DeepLearningBasics_MachineLearning\Datasets\Delivery.csv"

deliveryData = genfromtxt(dataPath, delimiter=',')


print "data"

print deliveryData


X = deliveryData[:, :-1]

Y = deliveryData[:, -1]


print "X:"

print X

print "Y: "

print Y


regr = linear_model.LinearRegression()


regr.fit(X, Y)


print "coefficients"

print regr.coef_

print "intercept: "

print regr.intercept_


xPred = [102, 6]

yPred = regr.predict(xPred)

print "predicted y: "

print yPred