多元线性回归算法,多元线性回归模型推导过程

多元线性回归算法,多元线性回归模型推导过程

-3.81966137e-01])'''reg.intercept_#Intercept:34.16143549624022reg.score(x_test,y_test)#查看算法的准确度:0.81多重线性回归的损失函数defcompute_cost(X,y,w,b):m=X.shape[0]cost= 0.0foriinrange(m):f_wb_i=np.dot(X[i],w)+bcost=成本+(f_wb_i-y[i])**2cost=成本/(2*m)返回成本

多重线性回归正态方程解的代码实现："""编码：utf-8"""importnumpyasnpfromplay_ML.metricsimportr2_scoreclassLinearRegression(object):"""初始化线性回归模型"""问：老例程，什么是多重线性回归算法？ ?A:基于简单线性回归算法，如果x不代表单值，而是一个向量，则称为多元线性回归Q:多元线性回归算法的思想

classSimpleLinearRegression(object):"""简单线性回归方程，即一元线性回归，只有一个自变量，求值函数为：y=b0+b1*x"""def__init__(self):self.b0=0self.b1=0deffit(self,x:l多重线性回归的计算方法

∩ω∩ 多元线性回归算法②数据分析->回归多元线性回归算法因其较强的可解释性而在商业环境中不受欢迎。 其一般形式：Y(x)=β0+β1×x1+β2×x2+……+βn×xn+ϵ.Y(x)=\be

为了解决多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题，常用的方法有岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归三种。 如果有两个或两个以上的自变量，则称为多元回归。 这种现象经常与多个因素相关。下面是线性回归的简单实现代码：deflr(train_feature,train_label,test_feature):'''input:train_feature(ndarray):trainingsamplefeaturetrain_label(ndarray):trainingsamplelabeltest_feature(nda