用boxcox变换和主成分回归,建一个线性回归模型的代码
时间: 2024-03-16 16:46:48 浏览: 27
以下是使用Box-Cox变换和主成分回归建立线性回归模型的Python代码示例:
``` python
# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 对目标变量进行Box-Cox变换
df['target'], lam = stats.boxcox(df['target'])
# 对自变量进行主成分分析
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(df.drop('target', axis=1))
df_pca = pd.DataFrame(X_pca, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3'])
# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(df_pca, df['target'])
# 输出模型系数
print('模型系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)
```
在此示例中,我们使用了Scipy库中的`boxcox`函数对目标变量进行了Box-Cox变换,并使用了Scikit-learn库中的`PCA`模块对自变量进行了主成分分析。然后,我们使用`LinearRegression`模型拟合了经过变换后的数据,并输出了模型系数和截距。
需要注意的是,这里的代码仅供参考,具体的数据预处理和模型参数调整需要根据实际情况进行。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)