multiple linear regression

时间: 2023-04-29 21:01:05 浏览: 133
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multiple linear regression .rar_多元线性回归_显著性检验_线性回归

多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它可以通过建立一个线性方程来预测因变量的值，该方程包括多个自变量和一个常数项。多元线性回归可以用于预测房价、销售额、股票价格等。
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将 m = LinearRegression 修改为 m = LinearRegression()。 2. m.fit(X,y,4) 应该修改为 m.fit(X.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))。fit() 函数的参数应该是两个数组，并且需要将 X 和 y 改为二维...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression x = np.array([103, 198, 52, 40]) r = np.array([0.28, 0.21, 0.23, 0.25]) q = np.array([0.025, 0.015, 0.055, 0.026]) p = np.array([0.01, 0.02, 0.045, 0.065]) X = x y = x * (1 + r) - x * (q + p) m = LinearRegression() m.fit(X.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1)) plt.scatter(X[:, 0], y, color='blue', label='Actual') # 绘制拟合线 x_line = np.linspace(0, 6, 100) y_line = m.predict(np.column_stack((x_line, x_line*(1+r)-x_line*(q+p)))) plt.plot(x_line, y_line, color='red', label='Fitted') # 设置图形标签和标题 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Multiple Linear Regression') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()

你的代码看起来是正确的，现在你可以运行它并查看结果了。这段代码使用线性回归模型拟合了给定的数据，并绘制了拟合线和实际数据的散点图。 注意，你可能需要确保你已经安装了 numpy 和 matplotlib 库以及 ...

如何用我的.csv文件替换下列代码中的数据集，其中我的.csv文件是一个列数加上四个变量的五列数据，代码如下 #code-4-4.py #Multiple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) mlr_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 mlr_model.fit(x_train,y_train)#用训练数据拟合模型 y_test_p = mlr_model.predict(x_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_test[:,5],y_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_test[:,5],y_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = mlr_model.score(x_test, y_test) print('R2 = %s' %r_squared )

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