Linear regression Number of obs = 32,153 F(2, 32150) = 16.59 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.0111 Root MSE = 1.1848
时间: 2024-02-10 13:30:41 浏览: 34
这是一个线性回归模型的结果汇总。下面是对各个参数的解释:
- Number of obs:模型中观测值的数量。
- F(2, 32150):模型的 F 统计量和自由度,其中 2 是回归系数的数量,32150 是残差的自由度。
- Prob > F:F 统计量的 p 值,用于判断模型是否显著。
- R-squared:拟合优度,表示模型能够解释因变量方差的百分比。
- Root MSE:残差标准差的平方根,表示模型预测误差的平均大小。
根据这个结果汇总,我们可以得出以下结论:
- 模型显著,因为 Prob > F 的值非常小(小于 0.05)。
- 模型的拟合优度很低,因为 R-squared 的值很小(小于 0.3)。
- 模型的预测误差比较大,因为 Root MSE 的值比较大。
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建立多因子回归模型 并且训练 from sklearn.linear_model import LinearRegression model_multi = LinearRegression() model_multi.fit(X,y)
好的,你的第一个问题是如何建立多因子回归模型并训练它,对吧?那么回答你的问题:确实可以使用sklearn中的LinearRegression模型来建立多因子回归模型,并且训练它。我们需要将自变量和因变量分别用X和y表示,并通过fit()函数来训练模型。具体的代码如下所示:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model_multi = LinearRegression()
model_multi.fit(X, y)
```
其中,X是一个n行k列的矩阵,表示n个样本的k个自变量;y是一个n行1列的向量,表示n个样本的因变量。在训练模型之后,我们可以使用predict()函数来进行预测。希望这个回答能够帮助到你。
from sklearn.linear_model import LinearRegression lr_model=LinearRegression() lr_model.fit(x_train,y_train) print(lr_model.score(x_train,y_train))
这段代码使用了Scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行线性回归的训练和评估。
首先,通过`from sklearn.linear_model import LinearRegression`导入了LinearRegression模型。然后,创建了一个名为`lr_model`的线性回归模型对象。
接下来,通过`lr_model.fit(x_train, y_train)`对模型进行训练,其中`x_train`是训练集的特征数据,`y_train`是对应的目标变量。
最后,通过`lr_model.score(x_train, y_train)`计算了模型在训练集上的R^2得分。R^2得分用于评估模型对训练数据的拟合程度,取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对数据的拟合越好。
请注意,这里的R^2得分是用于评估模型在训练集上的性能,而不是测试集。如果你想评估模型在测试集上的性能,可以使用`lr_model.score(x_test, y_test)`。
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