PYTHON МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Множественная линейная регрессия - это метод анализа данных, который используется для определения отношений между зависимыми и независимыми переменными. В Python для множественной линейной регрессии обычно используется модуль statsmodels.

Для начала необходимо импортировать необходимые библиотеки:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

Затем подготовить данные для анализа. Создадим датафрейм, состоящий из нескольких независимых переменных и одной зависимой:

X = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5], 'x2': [6, 7, 8, 9, 10], 'x3': [11, 12, 13, 14, 15]})
y = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

После этого можно приступить к построению модели множественной линейной регрессии:

X = sm.add_constant(X)
result = sm.OLS(y, X).fit()
print(result.summary())

Функция add_constant используется для добавления константы (столбца единиц) к независимым переменным, а метод OLS (Ordinary Least Squares) принимает на вход зависимую переменную и массив независимых переменных и строит модель множественной линейной регрессии. Метод fit() используется для оценки параметров модели.

В результате мы получаем таблицу со статистическими характеристиками модели:

	coef	std err	t	P>\|t\|	[0.025	0.975]
const	-35.0000	33.166	-1.056	0.371	-107.539	37.539
x1	5.0000	2.638	1.894	0.142	-2.129	12.129
x2	5.0000	0.943	5.303	0.022	1.214	8.786
x3	5.0000	0.352	14.173	0.000	4.169	5.831

В таблице указаны коэффициенты модели, их стандартные ошибки, t-статистика, p-значение и доверительные интервалы.

Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция

13-14 Множественная регрессия в python

Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!

11. Анализ данных на python: линейная регрессия

Изобилие Вселенной Доступно КАЖДОМУ! Аффирмаци На Изобилие и Процветание

09 Множественная регрессия

Линейная Регрессия для Дата Саентиста

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

15 Линейная регрессия

Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение

BLGPG-5574BF8052D4-24-11-24-00

Новые материалы: