Hồi quy OLS Python
LinearRegression phù hợp với một mô hình tuyến tính với các hệ số w = (w1, …, wp) để giảm thiểu tổng bình phương còn lại giữa các mục tiêu được quan sát trong tập dữ liệu và các mục tiêu được dự đoán bởi xấp xỉ tuyến tính Show Có tính toán hệ số chặn cho mô hình này hay không. Nếu được đặt thành Sai, sẽ không có phần chặn nào được sử dụng trong tính toán (i. e. dữ liệu dự kiến sẽ được tập trung) copy_X bool, mặc định=TrueNếu Đúng, X sẽ được sao chép; n_jobs int, mặc định=KhôngSố lượng công việc được sử dụng để tính toán. Điều này sẽ chỉ cung cấp khả năng tăng tốc trong trường hợp các vấn đề đủ lớn, đó là nếu thứ nhất là Khi được đặt thành Mới trong phiên bản 0. 24 Thuộc tính . coef_ mảng hình dạng (n_features, ) hoặc (n_targets, n_features)Các hệ số ước lượng cho bài toán hồi quy tuyến tính. Nếu nhiều mục tiêu được chuyển trong quá trình điều chỉnh (y 2D), thì đây là mảng 2D có hình dạng (n_mục tiêu, n_tính năng), trong khi nếu chỉ một mục tiêu được chuyển, thì đây là mảng 1D có độ dài n_features rank_ intHạng của ma trận Giá trị số ít của Thuật ngữ độc lập trong mô hình tuyến tính. Đặt thành 0. 0 nếu Số lượng các tính năng nhìn thấy trong Mới trong phiên bản 0. 24 feature_names_in_ ndarray của hình dạng (______125,)Tên của các tính năng nhìn thấy trong quá trình. Chỉ được xác định khi Mới trong phiên bản 1. 0 Xem thêm Hồi quy độ dốc giải quyết một số vấn đề của Bình phương nhỏ nhất thông thường bằng cách áp dụng hình phạt đối với kích thước của các hệ số với chính quy hóa l2 Lasso là một mô hình tuyến tính ước tính các hệ số thưa thớt với chuẩn hóa l1 Elastic-Net là một mô hình hồi quy tuyến tính được đào tạo với cả l1 và l2 -norm chính quy hóa các hệ số ghi chú Từ quan điểm triển khai, đây chỉ là Bình phương nhỏ nhất thông thường đơn giản (scipy. linalg. lstsq) hoặc Bình phương nhỏ nhất không âm (scipy. tối ưu hóa. nnls) được bọc như một đối tượng dự đoán ví dụ >>> import numpy as np >>> from sklearn.linear_model import LinearRegression >>> X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) >>> # y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3 >>> y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 >>> reg = LinearRegression().fit(X, y) >>> reg.score(X, y) 1.0 >>> reg.coef_ array([1., 2.]) >>> reg.intercept_ 3.0... >>> reg.predict(np.array([[3, 5]])) array([16.]) phương pháp (X, y[, sample_weight]) Phù hợp với mô hình tuyến tính ([sâu]) Nhận thông số cho công cụ ước tính này (X) Dự đoán bằng mô hình tuyến tính (X, y[, sample_weight]) Trả về hệ số xác định của dự đoán (**thông số) Đặt các tham số của công cụ ước tính này phù hợp(X , y , sample_weight=Không có)Phù hợp với mô hình tuyến tính Thông số . X {dạng mảng, ma trận thưa thớt} của hình dạng (n_samples, n_features)Dữ liệu đào tạo y giống như mảng của hình dạng (n_samples,) hoặc (n_samples, n_targets)Giá trị mục tiêu. Sẽ được chuyển thành dtype của X nếu cần thiết sample_weight hình dạng giống như mảng (n_samples,), default=NoneTrọng lượng riêng cho từng mẫu Mới trong phiên bản 0. 17. tham số sample_weight hỗ trợ LinearRegression. Trả về . bản thân vậtCông cụ ước tính được trang bị Nhận thông số cho công cụ ước tính này Thông số . deep bool, mặc định=TrueNếu Đúng, sẽ trả về các tham số cho công cụ ước tính này và chứa các đối tượng con là công cụ ước tính Trả về . params mệnh lệnhTên tham số được ánh xạ tới giá trị của chúng dự đoán(X)Dự đoán bằng mô hình tuyến tính Thông số . X ma trận giống như mảng hoặc thưa thớt, hình dạng (n_samples, n_features)Mẫu Trả về . C mảng, hình dạng (n_samples,)Trả về giá trị dự đoán điểm(X , y , sample_weight=Không có)Trả về hệ số xác định của dự đoán Hệ số xác định \(R^2\) được định nghĩa là \((1 . Điểm tốt nhất có thể là 1. 0 và nó có thể âm (vì mô hình có thể xấu đi tùy ý). Một mô hình hằng số luôn dự đoán giá trị mong đợi của Mẫu thử nghiệm. Đối với một số công cụ ước tính, đây có thể là ma trận hạt nhân được tính toán trước hoặc danh sách các đối tượng chung thay vì có hình dạng Giá trị thực cho trọng lượng mẫu Trả về . điểm trôi nổi\(R^2\) của ghi chú Điểm số \(R^2\) được sử dụng khi gọi Đặt các tham số của công cụ ước tính này Phương pháp này hoạt động trên các công cụ ước tính đơn giản cũng như trên các đối tượng lồng nhau (chẳng hạn như ). Cái sau có các tham số dạng Hồi quy OLS là gì?Hồi quy bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) là một kỹ thuật phổ biến để ước tính các hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính mô tả mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến định lượng độc lập và biến phụ thuộc (đơn giản hoặc .
OLS và hồi quy có giống nhau không?Cả hồi quy "Hồi quy tuyến tính" và "Bình phương nhỏ nhất thông thường" (OLS) thường được dùng để chỉ cùng một loại mô hình thống kê, nhưng vì những lý do khác nhau . Chúng tôi gọi mô hình là "tuyến tính" vì nó giả định rằng mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có thể được mô tả bằng một đường thẳng.
Sklearn có sử dụng OLS không?Hồi quy tuyến tính từ sklearn sử dụng OLS . Chỉ cần nhìn vào mã nguồn. github. com/scikit-learn/scikit-learn/blob/1495f6924/sklearn/…
GLM có giống với OLS không?Trong ngữ cảnh của các mô hình tuyến tính tổng quát (GLM), OLS được xem là trường hợp đặc biệt của GLM . Trong khuôn khổ này, việc phân phối các thuật ngữ lỗi OLS là bình thường (gaussian) và chức năng liên kết là chức năng nhận dạng. |