python求多元线性回归方程
时间: 2023-09-09 08:10:08 浏览: 89
多元线性回归方程可以使用最小二乘法进行求解,以下是Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([10, 20, 30, 40])
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 打印回归系数和截距
print('回归系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)
```
以上代码中,我们使用了numpy和sklearn库来创建样本数据和线性回归模型。在训练模型后,我们可以使用`model.coef_`来获取回归系数,使用`model.intercept_`来获取截距。这两个值组成了多元线性回归方程。
相关问题
python怎么求多元线性回归方程
要使用Python求解多元线性回归方程,可以使用scikit-learn库中的线性回归模型。以下是一个简单的代码示例:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 定义输入变量X和输出变量y
X = np.array([[1, 3], [2, 5], [3, 7], [4, 9]])
y = np.array([6, 9, 12, 15])
# 创建线性回归模型
reg = LinearRegression().fit(X, y)
# 输出模型的截距和系数
print("截距:", reg.intercept_)
print("系数:", reg.coef_)
# 预测新的输出
print("预测输出:", reg.predict(np.array([[5, 11]])))
```
在上面的代码中,我们首先定义了输入变量X和输出变量y。然后,使用LinearRegression()创建线性回归模型并使用.fit()方法拟合模型。之后可以通过调用.intercept_和.coef_属性获取截距和系数。最后,我们使用.predict()方法对新的输入进行预测输出。
python实现多元线性回归回归方程
在Python中,可以使用scikit-learn库来实现多元线性回归。以下是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义自变量和因变量
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
y = [10, 20, 30]
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 打印回归系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)
# 预测新数据
new_X = [[10, 11, 12], [13, 14, 15]]
print('Predictions:', model.predict(new_X))
```
在这个示例中,我们使用了三个自变量(X1、X2和X3)和一个因变量(y)。我们首先定义了自变量和因变量的值,然后创建了一个LinearRegression对象。我们使用fit()方法来训练模型,并使用coef_和intercept_属性来打印回归系数和截距。最后,我们使用predict()方法来预测新数据的值。
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