多元线性回归

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多元线性回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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数据放在Delivery.csv文件中:
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from numpy import genfromtxt #把导入的数据变成Numpy array
import numpy as np
from
sklearn import datasets, linear_model #sklearn是机器学习中的一个库 dataPath = r"D:MaiziEduDeepLearningBasics_MachineLearningDatasetsDelivery.csv" #读取数据文件路径 deliveryData = genfromtxt(dataPath, delimiter=,) #把数据搞成矩阵形式 print "data" print deliveryData X = deliveryData[:, :-1] #自变量x取第0列到倒数第二列 Y = deliveryData[:, -1] #因变量即输出y所有行的最后一列 print "X:" print X print "Y: " print Y regr = linear_model.LinearRegression() #创建模型 regr.fit(X, Y) #对x和y进行建模 print "coefficients" print regr.coef_ #打印b1,b2..... print "intercept: " print regr.intercept_ #截距即b0 xPred = [102, 6] yPred = regr.predict(xPred) print "predicted y: " print yPred

上面的例子中再加个车型:
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 车型编码:

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新的csv文件(5个变量):

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以上是关于多元线性回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Matlab多元线性回归(Excel可直接替换数据)

贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

python:多元线性回归总结

使用 Tensorflow 的多元线性回归模型

如何利用多元线性回归分析确定权重系数

Python - 多元线性回归 - 每个输入变量的确定系数