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python回归输出函数 python 回归( 五 )

IT技术变量


最后的到的系数与测度如下：
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)
2.81843904823
[ 0.045887710.18721008]
RMSE by hand: 1.28208957507
然后再次使用ROC曲线来观测曲线的整体情况 。我们在将Newspaper这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征可能不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型 。我们还可以通过不同的特征组合得到新的模型，看看最终的误差是如何的 。
备注：
之前我提到了这种错误：
注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的 ， 但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：
ImportErrorTraceback (most recent call last)ipython-input-182-3eee51fcba5a in module()1 ###构造训练集和测试集---- 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split3 #import sklearn.cross_validation4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split
处理方法：1、我后来重新安装sklearn包 。再一次调用时就没有错误了 。
2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集 。(这个代码我会在最后附上 。)
这里我给出我自己写的函数：
在python中,数据的输出用哪个函数名Python3中使用：print()函数
用法（从IDLE帮助上复制）：
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file:a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep:string inserted between values, default a space.
end:string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.
value即你要输出的值（大多数类型均可），sep是这多个值用什么分割（默认为空格），end是这个输出的末尾是什么（默认是换行） 。
如何用python实现含有虚拟自变量的回归利用python进行线性回归
理解什么是线性回归
线性回归也被称为最小二乘法回归（Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression） 。它的数学模型是这样的：
y = a+ b* x＋e
其中，a 被称为常数项或截距；b 被称为模型的回归系数或斜率；e 为误差项 。a 和 b 是模型的参数 。
当然，模型的参数只能从样本数据中估计出来：
y'= a' + b'* x
我们的目标是选择合适的参数，让这一线性模型最好地拟合观测值 。拟合程度越高，模型越好 。
那么，接下来的问题就是，我们如何判断拟合的质量呢？
这一线性模型可以用二维平面上的一条直线来表示 ， 被称为回归线 。
模型的拟合程度越高，也即意味着样本点围绕回归线越紧密 。
如何计算样本点与回归线之间的紧密程度呢？
高斯和勒让德找到的方法是：被选择的参数，应该使算出来的回归线与观测值之差的平房和最小 。用函数表示为：
这被称为最小二乘法 。最小二乘法的原理是这样的：当预测值和实际值距离的平方和最小时，就选定模型中的两个参数（a 和 b） 。这一模型并不一定反映解释变量和反应变量真实的关系 。但它的计算成本低；相比复杂模型更容易解释 。
模型估计出来后，我们要回答的问题是：
我们的模型拟合程度如何？或者说，这个模型对因变量的解释力如何？（R2）
整个模型是否能显著预测因变量的变化？（F 检验）
每个自变量是否能显著预测因变量的变化？（t 检验）
首先回答第一个问题 。为了评估模型的拟合程度如何，我们必须有一个可以比较的基线模型 。

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