Python多元线性回归代码

时间: 2023-12-25 13:27:11 浏览: 38
以下是一个Python多元线性回归的例子: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 定义自变量和因变量 X = data[['x1', 'x2', 'x3']] y = data['y'] # 拟合模型 model = LinearRegression().fit(X, y) # 输出系数和截距 print("Coefficients:", model.coef_) print("Intercept:", model.intercept_) ``` 其中,`data.csv`是包含自变量和因变量的数据文件,`X`是自变量矩阵,`y`是因变量向量。`LinearRegression()`是线性回归模型,`fit()`方法用于拟合模型。最后输出的系数和截距分别是模型的参数。
相关问题

python多元线性回归代码

以下是一个使用Python实现多元线性回归的示例代码: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据集分为自变量和因变量 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 训练模型 regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = regressor.predict(X) # 输出模型参数 print('Coefficients: ', regressor.coef_) print('Intercept: ', regressor.intercept_) print('R-squared: ', regressor.score(X, y)) ``` 其中,`data.csv`是包含自变量和因变量的数据集文件。在代码中,首先使用`pandas`库读取数据集,然后将数据集分为自变量和因变量。接着,使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类训练模型,并使用训练好的模型预测结果。最后,输出模型参数,包括回归系数、截距和决定系数R平方。

python 多元线性回归代码

当然,这是一个简单的例子来进行多元线性回归的代码: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 输入数据 X = np.array([[1, 1, 2], [1, 2, 1], [1, 3, 3], [1, 4, 5]]) y = np.array([6, 9, 12, 15]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 打印回归系数 print("回归系数:", model.coef_) # 预测新数据 new_data = np.array([[1, 5, 6]]) predicted_value = model.predict(new_data) print("预测值:", predicted_value) ``` 这里我们使用了`numpy`库来创建输入数据的数组,并使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类来创建线性回归模型。我们输入的数据`X`是一个矩阵,每一行表示一个样本,第一列都是1用于计算截距,后面列是特征值。`y`是目标变量。通过调用`fit()`方法,我们拟合了模型,并可以通过`coef_`属性获取回归系数。最后,我们使用新的数据进行预测,并打印出预测值。 请注意,这只是一个简单的例子,实际应用中可能需要进行更多的数据处理和特征工程。

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