Публикации по теме 'multiple-regression'
Изучение множественной линейной регрессии (часть 4): автомобильный пример
использование Scikit Learn с Python доктором Элвином Ангом
Набор данных здесь:
https://www.alvinang.sg/s/automobileEDA.csv
https://www.alvinang.sg/s/Multiple_Regression_using_Scikit_Learn_with_Python_Part_II_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb
Часть I. Загрузка и просмотр набора данных
Выход:
Часть II. Генерация уравнения множественной линейной регрессии
1. Определите наши Z и X
2. Соответствуйте линейной модели
3. Найдите Z-перехват
Z-перехват относится..
Множественная линейная регрессия
Набор данных CarDekho
ВВЕДЕНИЕ
Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию отношений между двумя переменными, имеющими линейную зависимость. Он пытается подобрать линейное уравнение к наблюдаемым данным, где одна переменная является независимой, а другая — зависимой. Аналогично в случае множественной регрессии, но единственное отличие состоит в том, что для определения одной независимой переменной мы используем несколько зависимых переменных.
Y = w[0] * x[0] + w[1] *..
Наука о данных (Python) :: Множественная линейная регрессия
Цель этого поста — быстро напомнить (таким образом, предполагается, что вы уже знакомы с материалом) множественной линейной регрессии (с использованием Python). Вы также можете рассматривать это как часто задаваемые вопросы.
Что такое множественная линейная регрессия и чем она отличается от линейной регрессии?
Множественная регрессия применяется в тех случаях, когда зависимая переменная зависит от более чем одного признака. В этом основное различие между множественной регрессией и..
Множественная линейная регрессия
Вступление
Множественная линейная регрессия - это один из алгоритмов, используемых в машинном обучении для прогнозирования зависимых переменных с помощью независимых переменных. Это расширение линейной регрессии, в котором у нас есть одна зависимая и независимая переменная.
Уравнение прямой имеет вид
Но для большей реалистичности в реальных сценариях линейная регрессия используется редко, поскольку для прогнозирования необходимо несколько параметров или атрибутов.
Таким образом,..
Выполнение множественной регрессии с использованием Python
При работе с несколькими функциями простая линейная регрессия теряет свое очарование, поэтому множественная регрессия необходима для инкапсуляции эффекта нескольких функций.
(Просмотр на Kaggle: https://www.kaggle.com/pragyanbo/performing-multiple-regression-using-python )
Я буду работать с набором данных прогнозирования цен на жилье в Бостоне, чтобы показать этот метод регрессии. Начнем с обычного импорта, а также импорта некоторых статистических моделей.
import numpy as np..
Алгоритмы итеративного поиска (вперед, назад и пошагово) с использованием множественной регрессии
Существует три алгоритма итеративного поиска, в которых количество переменных для модели выбирается, на основе которых модель будет работать, на основе количества значимости переменных, которые могут быть основаны на R-квадрате, а также на скорректированном R-квадрате. Мы также можем уменьшить количество переменных, используя (PCA) анализ основных компонентов, а также регрессионные подходы.
Прямой выбор начинается без предикторов и добавляет один за другим, и останавливает процесс, когда..
Множественный регрессионный анализ результатов теста чтения NCES с использованием R
В этом исследовании мы проанализируем результаты тестов по чтению как зависимую переменную и различные факторы как независимые факторы и посмотрим, какие из них будут иметь значение при определении результатов по чтению.
Есть 3663 строки и 24 столбца, включая столбец readScore, который является нашей зависимой переменной.
Все переменные являются числовыми, кроме гонца, который является категориальной переменной, как показано ниже.
Гистограмма оценки чтения говорит нам, что..
