回归

python实现门限回归方式

门限回归模型(Threshold Regressive Model,简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用,当给出预报因子资料后,首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用,以决定不同情况下使用不同的预报方程,从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类,用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。 多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、... »

利用python实现逐步回归

逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。 本例的逐步回归则有所... »

python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解

python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解

建立完回归模型后,还需要验证咱们建立的模型是否合适,换句话说,就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合优度。 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是判定系数R^2。R^2的取值范围是[0,1]。R^2的值越接近1,说明回归方程对观测值的拟合程度越好;反之,R^2的值越接近0,说明回归方程对观测值的拟合程度越差。 拟合优度问题目前还... »

关于多元线性回归分析——Python&SPSS

关于多元线性回归分析——Python&SPSS

所以我又用sckit-learn和SPSS验证了一下。先看sckit-learn,在sklearn中,线性回归是使用的最小二乘法而不是梯度下降法,用起来也十分的简单。以上这篇关于多元线性回归分析——Python&SPSS就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:sklearn+python:线性回归案例Python利用逻辑回归分... »

sklearn+python:线性回归案例

使用一阶线性方程预测波士顿房价 载入的数据是随sklearn一起发布的,来自boston 1993年之前收集的506个房屋的数据和价格。load_boston()用于载入数据。 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split import time from ... »

Python 线性回归分析以及评价指标详解

废话不多说,直接上代码吧! """ # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都... »

详解基于Jupyter notebooks采用sklearn库实现多元回归方程编程

一、导入excel文件和相关库 import pandas; import matplotlib; from pandas.tools.plotting import scatter_matrix; data = pandas.read_csv("D:\\面积距离车站.csv",engine='python',encoding='utf-8') 显示文件大小 data.shape data 二.绘... »

python实现梯度下降和逻辑回归

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data = pd.read_csv("iris.csv") # 这里的iris数据已做过处理 m, n = data.shape dataMatIn = np.ones((m, n)) dataMatIn[:... »

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归,供大家参考,具体内容如下 图示: import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # Read data from csv pga = pd.read_csv("D:\python3\data\Test.csv") # Normalize the data 归... »

Python利用逻辑回归分类实现模板

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。 使用数据类型:数值型和标称型数据。 好了,下面开始正文。 算法的思路我就不说了,我就提供一个万能模板,适用于任何纬度数据集。 虽然代码类似于梯度下降,但他是个分类算法 ... »

最新版学习笔记—Python机器学习基础教程(3)线性模型(回归)—附完整代码

最新版学习笔记—Python机器学习基础教程(3)线性模型(回归)—附完整代码

线性模型1. 用于回归的线性模型2. 线性回归3. 岭回归4. Lasso线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。这里就在不写需要什么环境了,可以翻看之前的笔记。我们在一维wave数据集上学习参数w和b。 »

机器学习 回归篇(1)——多元线性回归

机器学习 回归篇(1)——多元线性回归

机器学习 回归篇(1)——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化 摘要 本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归,并通过python进行实现及可视化展示运行结果。 线性回归简介 线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。 1、构建代价函数(也叫损失函数):平均平方误差。 2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解,因为线性回归的代价函数为凸函数,所以一般的经典优化算... »

线性回归——最小二乘法(公式推导和非调包实现)

线性回归——最小二乘法(公式推导和非调包实现)

接上一篇文章【线性回归——二维线性回归方程(证明和代码实现)】 前言: 博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程,以及使用python自己实现算法,但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型,常用的解法就是最小二次乘法和梯度下降法.博主今天对最小二乘法进行推导并使用Python代码自定义实现,... »

python 进行各种回归

python 进行各种回归

基本回归:线性、决策树、SVM、KNN 集成方法:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样,以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 继续学习网址:使用sklearn做各种回归 数据准备 from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.st... »

利用线性回归预测隧道车流量

利用线性回归预测隧道车流量

回归问题的学习等价于函数拟合:使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。基于给定的训练数据集构建一个模型,根据新的输入数据预测相应的输出。 »

基于回归模型的地理空间经纬度预测实践

基于回归模型的地理空间经纬度预测实践

      在值预测相关的任务里面回归模型使用的非常得多,从最简单的逻辑回归模型到复杂点的集成回归模型,可以根据具体任务的适用程度来尝试或者决定使用什么样的模型来构建自己的预测模型。      本文主要是基于APP采集到的行走数据,也就是地理空间里面的经纬度数据来对未来位置进行预测分析,我们这里主要是将行走的数据建模成了一个时序数据分析问题,因为物体的移动轨迹不会是随机移动的是随着时间推移,有规律... »

基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测

基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测

基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf if __name__ == '__main__': with tf.Graph().as_default(): # 一、执行图的构建 # a. 定义占位符 input_x = tf.placeho... »

线性回归中的R*2平方值

线性回归中的R*2平方值

回归分析,是对两个或两个以上变量之间的因果关系进行定量研究的一种统计分析方法。在做回归分析或者解决回归问题时,常会用到R²平方值。 定义: 应用描述: 应用实现代码:   定义: 1.定义:决定系数,反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例,回归中可解释离差平方和与总离差平方和之比值,其数值等于相关系数R的平方。简而言之:模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变。  2 描述:即... »

机器学习笔记–2、回归分析及python实现

机器学习笔记–2、回归分析及python实现

回归分析可以帮助人们了解在自变量变化时因变量的变化量。一般来说,通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。 »

机器学习实战:TensorFlow构建线性回归模型

机器学习实战:TensorFlow构建线性回归模型

在本章中,开始使用简单模型:线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子,我将介绍一些代码基础知识,以及,如何调用学习过程中的各种重要组件,如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂,并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因,我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思... »

数学家高斯

回归基础 C# 数字求和有哪些方法

回归基础 C# 数字求和有哪些方法 问题:数字求和,创建一个以数字作为参数的函数。 将所有数字从 1 加到你传递给函数的数字上。 例如,如果输入为 4,则你的函数应返回 10,因为 1 + 2 + 3 + 4 = 10。 public class Program { public static int AddUp(int num) { } } 解法 1:公式法,即高斯求和法。 public cla... »

在这里插入图片描述

Pytorch专题实战——线性回归(Linear Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性回归模型2.1.导入必要模块2.2.构造训练数据2.3.测试数据及输入输出神经元个数2.4.搭建模型并实例化2.5.训练 1.计算流程 1)设计模型: Design model (input, output, forward pass with different layers) 2) 构建损失函数与优化器:Construct loss and opt... »

在这里插入图片描述

kaggle实战_4解决高维数据分类/回归问题–房价预测

Note:由房价预测例子的学到,用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中,链接在下面,下面的代码是在pycharm里运行的,差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sk... »

在这里插入图片描述

彩民看过来,看老程序员如何用Python数据分析双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

@本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了... »

非线性回归——非线性函数最小二乘拟合

并且提到了,对于非线性模型中,有3种类型可以线性化:指数方程,幂方程,饱和增长率方程。具体方法这里不再细讲,接下来还是主要讲不能线性化的模型的处理方法。 »

Page 1 of 12123»