Python实现多元线性回归

时间: 2023-11-05 07:08:16 浏览: 44
多元线性回归是一种使用多个自变量来预测因变量的线性回归分析方法。下面是Python实现多元线性回归的示例代码: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建数据 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) y = np.array([7, 14, 21, 28]) # 创建模型并拟合数据 model = LinearRegression().fit(X, y) # 输出模型的 R^2 值和截距项以及各个自变量的系数 print('R^2:', model.score(X, y)) print('intercept:', model.intercept_) print('coefficients:', model.coef_) ``` 在这个例子中,我们创建了一个4行3列的自变量矩阵X和一个4行的因变量向量y,然后使用sklearn库中的LinearRegression()函数创建了一个线性回归模型,并使用fit()方法拟合了数据。最后,我们使用score()方法输出模型的R^2值,使用intercept_属性输出截距项,使用coef_属性输出各个自变量的系数。
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Python实现多元线性回归模型

Python可以使用多种方法实现多元线性回归模型。其中一种常用的方法是使用StatsModels库。在StatsModels库中,可以使用ols函数构建多元线性回归模型。下面是一个示例代码: ```python from statsmodels.formula.api import ols # 构建多元线性回归模型 lm = ols('price ~ area + bedrooms + bathrooms', data=df).fit() # 输出模型的统计摘要 print(lm.summary()) ``` 在这个示例代码中,我们使用了数据集df,其中price是因变量,而area、bedrooms和bathrooms是自变量。我们使用ols函数构建了多元线性回归模型,并使用fit函数拟合了模型。最后,我们使用summary()函数输出了模型的统计摘要,其中包含了各个自变量的系数、标准误差、t值等信息。 这只是一种使用StatsModels库构建多元线性回归模型的方法,还有其他库和方法也可以实现多元线性回归模型,具体方法可以根据实际需求选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码](https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/107888173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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