机器学习（三）：Python多元线性回归

最新推荐文章于 2025-04-27 22:22:30 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 Python
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本文深入探讨了如何使用Python进行多元线性回归分析。通过实例详细解释了数据预处理、构建模型、训练过程和结果评估，展示了如何利用numpy、pandas和sklearn库来实现这一复杂的统计方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np

#导入数据集
dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[ : , :-1].values
Y = dataset.iloc
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Python实现多元线性回归
PzBlockchain的博客
09-27 472
希望通过本文的介绍，读者对多元线性回归有了更深入的理解，并能够在实际问题中应用它。在机器学习领域中，多元线性回归是一种常用的模型，用于建立特征与目标之间的关系。它可以帮助我们预测数值型的目标变量，并找出输入特征对目标变量的贡献程度。在这个示例中，我们的特征矩阵X有3行和3列，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。最后，我们可以打印出模型的系数和截距，以及预测结果。除了预测，我们还可以获取模型的其他信息，例如系数和截距。通过运行以上代码，我们可以观察到模型的系数、截距和预测结果。方法来预测相应的目标变量。
python之多元线性回归
weixin_43597208的博客
11-26 991
多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型，它考虑了多个输入变量对输出变量的影响。与一元线性回归不同，多元线性回归通过引入多个因素，更全面地建模了系统关系。fXKTXbfXKTXb其中，X为输入向量，包含多个特征（自变量）；f (X)为模型的输出或响应（预测的目标变量）；KTK^TKT为特征权重；b为是模型的截距或偏置；我们的目标是通过学习KTK^TKT和b 使得f (X)尽可能的接近真实观测值y。为了方便计算和编程，我们可以将b吸收进x和k中去，使得ykT。
Python多元线性回归
qq_33169259的博客
03-03 185
利用python进行多元一次线性回归
python多元线性回归mlr 校正_机器学习：Python实现多元线性回归
weixin_39957318的博客
12-20 1111
多元线性回归试图通过将线性方程拟合到观测数据来模拟两个或更多个解释变量与响应变量之间的关系。自变量x的每个值与因变量y的值相关联。在最小二乘模型中，通过最小化从每个数据点到线的垂直偏差的平方和来计算观测数据的最佳拟合线(如果点恰好位于拟合线上，则其垂直偏差是0)。因为偏差是平方，然后求和，所以在正值和负值之间没有取消。最小二乘估计b0，b1，... bp通常由统计软件计算。方差可以通过以下体例估算...
机器学习 |使用 Python 的多元线性回归
jianqimingtian的博客
02-27 715
在多个类别的情况下（例如，颜色：“红色”、“蓝色”、“绿色”），我们为每个类别创建一个虚拟变量，排除一个以避免。检查自变量之间的相关矩阵是检测多重共线性的常用方法。回归模型从数据集中学习一个函数（具有已知的 X 和 Y 值），并使用它来预测未知 X 的 Y 值。虚拟变量是二进制变量（0 或 1），表示每个类别的存在或不存在。数据集包含存储在 中的特征（例如收入中位数、平均房间数），目标（房价）存储在 中。它是一种用于对因变量和一个自变量之间的关系进行建模的统计方法。：因变量和自变量之间的关系应该是线性的。
python进行多元非线性回归_免费Python机器学习课程二：多元线性回归
weixin_39606799的博客
12-30 3559
从头开始学习为Python中任意数量的变量开发多元线性回归。线性回归可能是最简单的机器学习算法。对于初学者来说非常好，因为它使用简单的公式。因此，这对学习机器学习概念很有帮助。在本文中，我将尝试逐步解释多元线性回归。概念和公式线性回归使用我们在学校都学过的简单公式：Y = C + AX提醒一下，Y是输出或因变量，X是输入或自变量，A是斜率，C是截距。对于线性回归，对于相同的公式，我们遵循以下符号：...
机器学习Python 实现MLR多元线性回归预测（多指标评价）（含模型描述及示例代码）
04-14
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Python实现多元线性回归（MLR）预测，并进行了多指标评价。多元线性回归是一种广泛应用于机器学习中的回归分析方法，旨在通过多个自变量预测一个连续的因变量。文章首先阐述了MLR...
人工智能与机器学习：Python从零实现多元线性回归模型
最新发布
Conan_0728的博客
04-27 870
在AI浪潮中，我们常常被各种现成的机器学习库（如sklearn、TensorFlow）所吸引。但正如叶芝所说："学习不是装满一桶水，而是点燃一把火真正理解算法本质：避免成为"调包侠"掌握数学原理：矩阵运算、求导优化不再神秘调试能力提升：遇到问题时能快速定位定制化开发：根据需求灵活修改模型结构今天我们就从多元线性回归这个基础模型开始，手把手教你用Python从零搭建完整模型！文末还准备了与sklearn的对比实验，验证我们的实现效果。
多元线性回归python实现
12-20
使用python实现多元线性回归，内容包含数据源及代码实现
机器学习（4）-多元线性回归：数据集与源码下载
04-15
机器学习（4）-多元线性回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集
python 多元线性回归_多元线性回归
weixin_39677419的博客
11-21 211
一. Multiple Features具有多个变量的线性回归也被称为“多元线性回归”。: 训练集第 i 个向量中的第 j 个元素(第 i 行第 j 列): 训练集第 i 个向量(第 i 行): 总共 m 行 : 总共 n 列适应这些多特征的假设函数的多变量形式如下：使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设函数可以简洁地表示为：其中二. Gradient Descent for Multi...
【Python机器学习】多元线性模型之线性回归
ditai7533的博客
11-07 172
线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/9923318.html
利用python实现多元线性回归
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m0_53653974的博客
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多元线性回归分析
多元线性回归-python代码
qq_38633279的博客
12-09 6538
多元线性回归-python代码
Python实现多元线性回归模型
算法
11-24 1490
多元线性回归模型是一种统计模型，用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系。它是线性回归模型的一种扩展形式，适用于多个自变量对因变量的影响。在多元线性回归模型中，自变量可以是连续型、分类型或二元变量，而因变量通常是连续型变量。该模型可以用于预测因变量的值，也可以用于分析自变量对因变量的影响程度和相关性。在这个示例中，我们创建了一个多元线性回归模型，并使用三个特征（1、2、3）来预测目标变量（y）。我们拟合了模型，然后使用新的数据（2、3、4和5、6、7）进行预测，并打印预测的结果。
机器学习基础：线性回归模型推导与Python实现
线性回归不仅在简单线性问题中应用广泛，也是许多复杂线性模型（如多元线性回归、岭回归、套索回归等）的基础。 在Python中，实现线性回归模型通常有两种方式：一是自编代码，利用Numpy等科学计算库进行矩阵运算；...
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