Python实现地理加权回归的代码
时间: 2023-11-05 11:07:14 浏览: 41
以下是Python实现地理加权回归的代码:
```python
import numpy as np
import pysal as ps
import statsmodels.api as sm
# 加载数据
db = ps.open('data.dbf', 'r')
y_var = 'crime'
x_vars = ['ind', 'pop']
# 构建空间权重矩阵
w = ps.weights.Queen.from_shapefile('data.shp')
w.transform = 'R'
# 构建地理加权回归模型
model = ps.spreg.GM_Lag(y=db.by_col(y_var), x=db.by_col(x_vars), w=w)
print(model.summary)
```
相关问题
用python实现地理加权回归模型的代码
可以参考下面的代码:import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])# 创建地理加权回归模型
model = LinearRegression(fit_intercept=True)
w = np.array([1, 2])# 预测
pred_y = model.predict(X * w)# 输出预测结果
print(pred_y)
利用python实现多元地理加权回归
多元地理加权回归是一种回归分析方法,它结合了线性回归和空间自相关方法,可以用于分析空间数据。Python中有一些常用的库可以用于多元地理加权回归的实现,例如pysal和geopandas等。
以下是一个简单的多元地理加权回归的实现示例,使用pysal库来计算权重矩阵和进行回归分析:
```python
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import pysal as ps
import numpy as np
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 读取空间数据
gdf = gpd.read_file('shapefile.shp')
# 计算空间权重矩阵
w = ps.weights.Kernel.from_shapefile('shapefile.shp', function='gaussian', bandwidth=1000)
# 构建多元地理加权回归模型
model = ps.model.spreg.GM_Lag(y=data['y'], x=data[['x1', 'x2', 'x3']], w=w, name_x=['x1', 'x2', 'x3'], name_y='y')
# 打印模型结果
print(model.summary)
```
在上面的代码中,我们首先读取数据和空间数据,然后使用pysal库的Kernel.from_shapefile方法计算空间权重矩阵,接着使用ps.model.spreg.GM_Lag方法构建多元地理加权回归模型,并传入数据、权重矩阵、自变量和因变量等参数。最后,我们打印模型结果。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据数据的特点和实际情况,选择合适的权重矩阵类型和带宽大小。