python 最小二乘法拟合多元线性回归代码

以下是使用 Python 实现多元线性回归的最小二乘法拟合代码：

import numpy as np

# 输入数据 X 和 Y
X = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 7], [1, 6, 8]])
Y = np.array([5, 6, 7, 8, 9])

# 计算回归系数
beta = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y)

print(beta)

以上代码中，我们使用了 numpy 库中的 dot() 函数来进行矩阵乘法、T 属性来进行矩阵转置、inv() 函数来求矩阵的逆。最终得到的 beta 就是回归系数。

相关问题

python 最小二乘法拟合多元线性回归

对于多元线性回归问题，我们可以使用最小二乘法来拟合模型。最小二乘法是一种数学优化方法，用于寻找一组参数，使得模型预测值与实际观测值之间的平方误差最小。

假设我们有 $n$ 个观测样本，每个样本有 $m$ 个特征变量和一个目标变量。我们可以将每个样本表示为一个 $m+1$ 维列向量 $\boldsymbol{x}_i = [1, x_{i1}, x_{i2}, ..., x_{im}]^\top$，其中 $1$ 表示截距项。我们还可以将目标变量表示为一个 $n$ 维列向量 $\boldsymbol{y} = [y_1, y_2, ..., y_n]^\top$。

我们的目标是寻找一个 $m+1$ 维参数向量 $\boldsymbol{\beta} = [\beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_m]^\top$，使得对于任意的观测样本 $\boldsymbol{x}_i$，模型的预测值 $\hat{y}_i = \boldsymbol{x}_i^\top \boldsymbol{\beta}$ 与实际观测值 $y_i$ 之间的平方误差最小。即：

$$\min_{\boldsymbol{\beta}} \sum_{i=1}^n (\hat{y}_i - y_i)^2$$

我们可以将上式展开，得到：

$$\min_{\boldsymbol{\beta}} \sum_{i=1}^n (\boldsymbol{x}_i^\top \boldsymbol{\beta} - y_i)^2$$

这是一个关于 $\boldsymbol{\beta}$ 的二次函数，可以通过求导数为零的方式求解最优解。具体来说，最小二乘法的求解过程如下：

1. 构造设计矩阵 $\boldsymbol{X}$，其中每一行为一个观测样本的特征向量；构造目标向量 $\boldsymbol{y}$。
2. 求解参数向量 $\boldsymbol{\beta}$，使得残差平方和最小化。即 $\boldsymbol{\beta} = (\boldsymbol{X}^\top \boldsymbol{X})^{-1} \boldsymbol{X}^\top \boldsymbol{y}$。
3. 计算模型的预测值 $\hat{\boldsymbol{y}} = \boldsymbol{X} \boldsymbol{\beta}$。

以上就是使用最小二乘法拟合多元线性回归模型的步骤。在实际应用中，我们可以使用 Python 的 NumPy 库来实现这些计算。

使用最小二乘法实现多元线性回归python

可以使用Python中的numpy和scikit-learn库来实现多元线性回归。

首先，需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

然后，定义自变量和因变量：

# 定义自变量
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 定义因变量
y = np.array([4, 7, 10, 13])

接着，使用最小二乘法进行拟合：

# 使用最小二乘法进行拟合
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 输出拟合结果
print("Coefficients:", reg.coef_)
print("Intercept:", reg.intercept_)

最后的输出结果为：

Coefficients: [0.5 0.5 0.5]
Intercept: 2.0

即，拟合出的多元线性回归方程为 $y = 0.5x_1 + 0.5x_2 + 0.5x_3 + 2$。

注意：在实际使用中，需要对数据进行预处理（如标准化、归一化等），以提高模型的准确性和稳定性。