MLR代码
时间: 2023-07-02 15:06:00 浏览: 52
以下是一个简单的多元线性回归的Python实现代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建一个多元线性回归模型
model = LinearRegression()
# 输入自变量和因变量数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])
# 用数据来训练模型
model.fit(X, y)
# 输出模型拟合的系数和截距
print(model.coef_)
print(model.intercept_)
# 输入新的自变量数据,预测因变量
new_X = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])
y_pred = model.predict(new_X)
# 输出预测的因变量值
print(y_pred)
```
这段代码使用了Scikit-learn库中的LinearRegression模块来创建一个多元线性回归模型,然后用给定的数据来训练模型。最后,可以用训练好的模型来预测新的因变量值。
相关问题
matlab实现MLR
要在Matlab中实现多元线性回归(MLR),可以使用fitlm函数。这个函数可以拟合一个包含多个自变量的线性模型,并计算出各个自变量的系数,截距项和误差等指标。
以下是使用fitlm函数实现MLR的示例代码:
```
% 假设我们有两个自变量x1和x2,一个因变量y
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]';
x2 = [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]';
y = [1, 3, 5, 7, 9]';
% 构造一个包含x1和x2的表格
tbl = table(x1, x2, y);
% 使用fitlm函数拟合线性模型
mdl = fitlm(tbl, 'y ~ x1 + x2');
% 输出模型系数和截距项
disp(mdl.Coefficients);
% 预测新数据
x1_new = [6, 7]';
x2_new = [5.5, 6.5]';
y_pred = predict(mdl, table(x1_new, x2_new));
% 输出预测结果
disp(y_pred);
```
R语言mlr3可以实现哪些参数优化,逐一举例代码说明
R 语言 mlr3 可以实现多种参数优化方法,如网格搜索、单点搜索、马尔科夫链优化和以多种算法为基础的超参数优化算法。例如,网格搜索可以使用以下代码来实现: library(mlr3)
task = tsk("iris")
learner = lrn("classif.rpart") ps = ParamSet$new(
# Parameter with name "cp" and type "numeric"
par.numeric("cp", lower = 0, upper = 0.5),
# Parameter with name "minsplit" and type "integer"
par.integer("minsplit", lower = 1, upper = 5)
) # Create a grid search instance
gs = gs(task, learner, par.set = ps)
# Run it
res = gs$evaluate(show.info = TRUE)