Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法 - CSDN文库

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Python 普通最小二乘法普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法进行多项式拟合的方法

多元函数拟合。如电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。

python 解法：解法：

import numpy as np

import pandas as pd

#import statsmodels.api as sm #方法一

import statsmodels.formula.api as smf #方法二

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0)

X = df[['TV', 'radio']] y = df['sales']

#est = sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit() #方法一

est = smf.ols(formula='sales ~ TV + radio', data=df).fit() #方法二

y_pred = est.predict(X)

df['sales_pred'] = y_pred

print(df)

print(est.summary()) #回归结果

print(est.params) #系数

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #ax = Axes3D(fig)

ax.scatter(X['TV'], X['radio'], y, c='b', marker='o')

ax.scatter(X['TV'], X['radio'], y_pred, c='r', marker='+')

ax.set_xlabel('X Label')

ax.set_ylabel('Y Label')

ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

拟合的各项评估结果和参数都打印出来了，其中结果函数为：

f(sales) = β0 + β1*[TV] + β2*[radio]

f(sales) = 2.9211 + 0.0458 * [TV] + 0.188 * [radio]

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