数据分析: 线性回归案例

最新推荐文章于 2022-05-31 18:59:16 发布

原创

最新推荐文章于 2022-05-31 18:59:16 发布 · 1.5k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
data = boston['data']
target = boston['target']
feature_names = boston['feature_names']

from pandas import DataFrame
df =DataFrame(data=data

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数据分析：线性回归计算嵌套的组间差异

专注生信领域

09-25

1143

本教程介绍了嵌套组间差异分析的方法，适用于层级结构或分组数据。通过线性回归模型，计算各变量对因变量的影响（beta系数），并使用森林图直观展示结果。分析步骤包括数据准备、模型构建、参数估计、森林图展示和结果解释。案例中比较了Microbiome组的不同population在LI_SI组间的差异。教程还提供了R代码示例，涵盖数据加载、预处理、线性回归计算及森林图绘制。森林图用于展示多个估计值及其置信区间，帮助快速识别统计显著的变量。

线性回归实例

weixin_43390547的博客

11-17

770

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回归分析案例详解

09-11

根据下表某猪场25头肥猪的数据资料，瘦肉量y对其它变量进行多元回归分析。

回归分析及应用实例

05-02

回归分析原理和实例举证，详细的回归分析过程。

一个线性回归的例子

12-12

一个线性回归模型

线性回归案例

pu_pupupupupu的博客

11-11

491

首先,分析数据,train中的数据,列代表每天的24小时,行表示日期以及每一天的检测值(18个,即18个特征).结构为:122018,24,需要转化为:12417,189 text中的数据,列代表九个小时,行代表1024,十天以及24小时的18个特征,结构为24018,9,需要转化为240,189 模型的输入为:每个小时往后数九个小时的18个特征值,所以一共有189个特征.输出为第十个小时的pm2.5的值. import pandas as pd import numpy as np import mat.

简单的线性回归案例[使用西瓜数据集3.0]

大侠isme

09-25

3718

线性回归二分类问题，就是在数据集所在平面，找到一条线，将其划分成两个区域，最优解肯定是，100%正确划分，但是这种往往是过拟合现象。先看数据集首先标号肯定是没有用的，因此有价值的只有midu 和tang ，我们要给这两个属性增加不同的权重，以保证两个属性的加权和可以接近nice的值 线性回归公式，形如 y=wx+b={w1,w2}⋅{x1x2}+b y=wx+b= \left\{ \begin{matrix} w_1 , w_2 \end{matrix} \right\} \cdot

sklearn+python:线性回归案例

09-17

总的来说，这个案例展示了如何利用Python和sklearn进行线性回归分析，以及如何通过增加模型复杂度来处理欠拟合问题。理解线性回归模型的工作原理，以及如何根据数据调整模型复杂度，对于进行预测建模是非常关键的...

数据分析领域多元回归分析：线性与非线性回归模型的Matlab实现及应用

最新发布

08-26

适用人群：从事数据分析、统计建模的专业人士，尤其是那些希望通过实际案例掌握多元回归分析方法的研究人员和技术人员。使用场景及目标：①理解多元线性与非线性回归的区别及应用场景；②学会根据不同数据特点选择...

R完整回归案例，以二手车数据为例

07-22

以狗熊会二手车数据为例，利用R语言进行回归分析，涉及原始数据的清洗、描述统计分析、经典回归模型建立、异常点诊断、交叉验证等技术，附有原始数据以及R完整代码、注释。

线性回归模型完整案例

11-24

根据boston房价数据，进行训练线性回归模型，并进行标准化数据处理，L1、L2正则化损失函数

线性回归案例代码

02-10

本案例是以一个房价面积预测房屋价格的数据为例，使用Python进行的线性模型的创建。适合新手练手。

Excel 回归分析实例

09-14

Excel回归分析应用实例，包括回归分析的四种方法以及一个实例，实例运用了三种模型来对比。本例简单明了，希望对想要用Excel做回归分析的朋友有点小小的帮助，本例为菜鸟级的介绍。

多元线性回归案例分析

04-28

通过具体的案例讲解时间序列下多元线性回归在eviews里的操作

线性回归测试案例

ITBOY_ITBOX博客

10-29

577

# -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.linear_model import SGDRegressor,LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.prep...

线性回归案例分析

咔咔响

08-05

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本案例是kaggle共享单车的比赛案例，先对数据集介绍Instant 记录号Dteday：日期Season：季节 1=春天 2=夏天 3=秋天 4=冬天yr：年份，(0: 2011, 1...

超详细机器学习-线性回归案例（正规方程、梯度下降、岭回归）

qq_45821420的博客

04-03

5226

一、线性回归 定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。分类一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。公式图例单变量多变量最小二乘法说明 线性回归中的最小二乘法是用来求线性回归中的损失函数（误差大小），我们通常通过减少这个损失来提高回归模型的可靠性。公式最小二乘法之回归方程适用场景：小规模数据公式图例（单

回归分析案例分析全流程

m0_37228052的博客

05-31

3436

一、案例说明 1.案例数据在“工资影响因素”的调查问卷中，调查了每个人的起始工资、工作经验、受教育年限、受雇月数、职位等级以及当前工资六个方面。 2.分析目的目的是建立以当前工资为因变量的回归模型，并得出结论。[案例来源于：SPSS统计分析（第5版）卢纹岱,朱红兵主编，案例有一些变动具体请看分析。] 二、数据清理在数据分析之前，首先需要进行数据查看，包括数据中是否有异常值，无效样本等。如果有异常值则需要进行处理，然后再进行分析。另外如果数据中有无效样本也需要进行处理后再进行分析。无效..

Python数据分析：线性回归实战与代码示例

本文档提供了一个基础的Python数据分析模型案例，主要围绕线性回归这一经典方法展开。首先，我们介绍如何设置环境并安装所需的Python库，如pandas、numpy和scikit-learn，它们是数据分析的基础组件： 1. 安装必要的...