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python回归输出函数 python 回归( 八 )

IT技术变量


＃绘制散点图
In [7]: plt.scatter(df.Education,df.Wage, alpha=0.3)
In [9]: plt.xlabel('education')
In [10]: plt.ylabel('wage')
＃linspace 的作用是生成从最小到最大的均匀分布的 n 个数
In [17]: education_linspace=np.linspace(df.Education.min(), df.Education.max(),100)
In [12]: import statsmodels.formula.api as smf
In [13]: est=smf.ols(formula='Wage ~ Education + Sex', data=https://www.04ip.com/post/df).fit()
In [18]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]education_linspace+est.params[2]0, 'r')
In [19]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]education_linspace+est.params[2]1, 'g')
以上两条线是平行的 。这是因为分类变量只影响回归线的截距，不影响斜率 。
接下来我们可以为回归模型增加交互项来探索交互效应 。也就是说，对于两个类别，回归线的斜率是不一样的 。
In [32]: plt.scatter(df.Education,df.Wage, alpha=0.3)
In [33]: plt.xlabel('education')
In [34]: plt.ylabel('wage')
＃使用＊代表我们的回归模型中除了交互效应 ， 也包括两个变量的主效应；如果只想看交互效应，可以用：代替，但通常不会只看交互效应
In [35]: est=smf.ols(formula='Wage ~ Sex*Education', data=https://www.04ip.com/post/df).fit()
In [36]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]0+est.params[2]education_linspace+est.params[3]0education_linspace, 'r')
In [37]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]1+est.params[2]education_linspace+est.params[3]1education_linspace, 'g')
参考资料：
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python
DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels
AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!
python 的LinearRegression包，怎么导出回归模型公式？线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一 ， 它是监督学习的一种算法，主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数，在损失函数的约束下，求解相关系数，最终在测试集上测试模型的回归效果 。
也就是说 LinearRegression 模型会构造一个线性回归公式
y' = w^T x + b
 ， 其中 w 和 x 均为向量，w 就是系数，截距是 b，得分是根据真实的 y 值和预测值 y' 计算得到的 。
python线性回归有哪些方法线性回归：
设x,y分别为一组数据 ， 代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了 。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
【python回归输出函数 python 回归】关于python回归输出函数和python 回归的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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