python求多元线性回归方程

时间: 2023-09-09 13:10:08 浏览: 34
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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