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这篇文章主要介绍在python中实现线性回归的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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回归
回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。线性回归就是其中之一。而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的回归方法之一。它的主要优点之一是线性回归得到的结果十分容易解释。那么回归主要有:
如何在python中实现线性回归
用到的packages
NumPy是Python的基础科学软件包,它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作。
scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据,减少维数,实现回归,分类,聚类等的方法。
如果要实现线性回归并且需要功能超出scikit-learn的范围,则应考虑使用statsmodels可以用于估算统计模型,执行测试等。
scikit-learn的简单线性回归
1.导入用到的packages和类
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression
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