基于公式的回归用什么函数
时间: 2024-03-07 09:47:04 浏览: 21
在Python中,基于公式的回归可以使用statsmodels库中的`ols()`函数来实现,该函数可以对数据集进行线性回归分析,计算回归系数、截距、拟合优度、标准误差等指标,并提供模型诊断工具。
例如,下面的代码使用`ols()`函数对波士顿房价数据集进行线性回归分析:
```python
import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = sm.add_constant(boston.data)
y = boston.target
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
print(results.summary())
```
该代码使用`add_constant()`函数将特征矩阵加上一列常数项,然后使用`OLS()`函数创建一个线性回归模型,最后使用`fit()`函数对模型进行拟合,并输出回归结果摘要。
相关问题
spyder基于公式回归用哪个函数
在 Spyder 中进行基于公式回归通常使用 `statsmodels` 库中的 `OLS` 函数。其中,`OLS` 代表 Ordinary Least Squares(普通最小二乘法),是一种常见的线性回归方法。你可以通过以下代码使用该函数:
```python
import statsmodels.api as sm
# 构建 X 和 Y 数据
X = ...
Y = ...
# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)
# 创建模型并拟合数据
model = sm.OLS(Y, X).fit()
# 打印回归结果
print(model.summary())
```
支持向量回归的核函数计算公式
支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)是一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的回归算法,用于解决非线性回归问题。在SVR中,核函数用于将输入空间映射到高维特征空间,从而使得非线性问题变成线性问题。常见的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
以高斯核函数为例,其计算公式如下:
K(x_i, x_j) = exp(-gamma * ||x_i - x_j||^2)
其中,x_i和x_j分别表示数据集中的两个样本,gamma是一个超参数,||x_i - x_j||^2表示欧式距离的平方。该核函数将输入空间映射到一个无限维的特征空间,从而使得原本非线性可分的问题在特征空间中变成线性可分的问题,进而使用SVM进行回归。
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