使用python手动实现多元线性回归

时间: 2023-07-02 20:10:36 浏览: 82
多元线性回归是一种常见的机器学习算法,用于预测多个自变量对一个因变量的影响。下面是使用Python手动实现多元线性回归的步骤: 1. 导入所需的库 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression ``` 2. 准备数据 准备数据包括读取数据、分离自变量和因变量、处理缺失值等。这里我们使用一个简单的例子,生成一个包含两个自变量和一个因变量的数据集。 ```python # 生成数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100, 2) y = 2*X[:,0] + 3*X[:,1] + np.random.normal(0, 1, 100) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame({'x1': X[:,0], 'x2': X[:,1], 'y': y}) # 分离自变量和因变量 X = df[['x1', 'x2']] y = df['y'] ``` 3. 标准化自变量 标准化自变量可以提高模型的拟合效果。 ```python # 标准化自变量 X = (X - X.mean()) / X.std() ``` 4. 添加截距项 为模型添加截距项。 ```python # 添加截距项 X.insert(0, 'intercept', 1) ``` 5. 拟合模型 使用最小二乘法拟合线性回归模型。 ```python # 拟合模型 lr = LinearRegression() lr.fit(X, y) ``` 6. 预测结果 使用训练好的模型预测新的数据。 ```python # 预测结果 new_data = pd.DataFrame({'x1': [0.1, 0.2], 'x2': [0.3, 0.4]}) new_data = (new_data - X.mean()) / X.std() # 标准化自变量 new_data.insert(0, 'intercept', 1) # 添加截距项 lr.predict(new_data) ``` 以上就是手动实现多元线性回归的步骤。当然,实际应用中我们可以使用现成的机器学习库来实现多元线性回归。

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