Python中的多维、线性回归

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python、regression、data-science

关于我目前正在研究的一种数据科学方法，我有一个问题。我有二维数据(x，y)。对于每个数据条目，附加该数据被记录的日期(t)。因此，基本上每个数据点都有以下属性：(x，y，t) 现在，我想要在x和y之间进行线性回归，但在某种程度上考虑了t，较旧的日期比较早的日期更不确定。在这种情况下，每个数据点都根据其日期进行评级，并根据此评级以不同的方式包含在回归中。换句话说:较新的数据将比较旧的数据更重要，并且会对线性<

浏览 29提问于2021-08-29得票数 0

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预测向量值，而不是单一输出

machine-learning、linear-regression

在线性回归中，我总是看到这样的情况:我有许多要素，并且我使用它们来预测单个输出，例如f1 f2 f3 f4 --> y2 以此类推。

浏览 2提问于2016-03-31得票数 2

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有没有人听说过类似于随机森林的模型，这种模型适用于叶节点中的线性回归模型？

random-forest、linear-regression

也就是说，每个决策树中的每个叶节点都学习一个线性模型。有人听说过这种模式吗？更好的是，有人知道实现吗？

浏览 0提问于2021-03-15得票数 1

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如何实现泊松回归？

python、statistics、regression

有两种类型的广义线性模型：如何在Python中实现泊松回归进行价格弹性预测？

浏览 2提问于2016-06-21得票数 7

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使用python的多项式回归

python、numpy、scikit-learn

据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。并且可以计算出非线性直线的相关系数？

浏览 4提问于2015-07-14得票数 11

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Python中的R abline()等效项

python、r、plot、linear-regression

我正在尝试在Python中将线性回归绘制到散点图上。在R中，我将简单地执行以下操作：fit_1 <- lm(medv ~ lstat)abline(fit_1, col = "red")绘图数据 Boston.plot(kind='scatter'

浏览 12提问于2018-02-08得票数 0

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多输出回归的神经网络

neural-network、regression、tensorflow

我有一个包含34个输入列和8个输出列的数据集。我想知道这个问题是否可以用一个模型来解决，特别是使用神经网络。我使用了多层感知器，但这需要多个模型，就像线性回归一样。序列排序是可行的选择吗？我正在使用TensorFlow。我有代码，但我认为更重要的是，要理解我在多层感知器理论中遗漏了什么。我理解在MLP中，如果您有一个输出节点，它将提供一个

浏览 0提问于2017-02-10得票数 31

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用Python中的目标变量建立包含线性和非线性预测变量的通用回归模型

linear-regression、machine-learning-model

假设一个数据集有五个预测变量和一个目标变量，通过散点图，我观察到三个预测变量与目标变量具有线性关系，另外两个预测变量具有非线性关系。如何建立广义线性回归模型，从而解释这两个变量的非线性以及其他三个变量之间的线性关系？

浏览 0提问于2020-04-23得票数 1

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在下面的代码中，sklearn中的线性回归模型是如何非线性预测的？

python、pandas、scikit-learn、linear-regression

由于线性回归算法为训练数据找到了最佳拟合线，因此对新数据的预测将始终位于该最佳拟合线上。那么sklearn中的线性回归模型是如何非线性预测数据的，如图所示。!

浏览 24提问于2019-09-08得票数 1

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训练将n-dim映射为n-dim的函数

algorithms

例如，假设输入是表示音频片段的数字数组，输出是对其进行转换/过滤的版本。编辑:更具体地说，我想训练音频源分离。输入是一个混合的声音(谱图)和输出的声音与一些能量去除在一定的频率。函数需要识别输入中的某些模式，并决定要删除什么。

浏览 0提问于2015-01-15得票数 0

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python中如何从多个自变量和一个因变量绘制图[多元线性回归]

python、machine-learning、plot、linear-regression

我是机器学习的新手，面临着在多元线性回归中如何去除多个自变量的问题。我所经历的步骤: 1)读取数据集2)分离成X和Y)将分类数据编码为数据集包含列:教授、职称、专业等。4)去除虚拟变量5)OLS回归结果。我有7个自变量，OLS后有6个独立variables.Removed，P> 0.05，P值大于0.0 5的显着性水平。您能建议哪些步骤来绘制图形，并删除图像中附加的所有不必要的自变量？如何从所有这些变量<em

浏览 3提问于2018-11-13得票数 0

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基本线性回归:训练标准为NaN

cntk、brainscript

作为一个CNTK学习练习，我想我将修改lr_bs.cntk中的Logistic回归示例，并尝试得到一个基本的线性回归工作。而不是在物流示例中这样做：b = Parameter (LDim, 1) # bias w = Parameter (LDim, SDim) #然而，我试着在我在葡萄酒质量数据集上创建的文件上运行它。我无法让它发挥作用，我对如何前进感到不知所措。我将此解释为lr没有生成有效<e

浏览 5提问于2017-04-10得票数 1

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带AR误差的线性回归模型

python、pandas、statsmodels

有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？

浏览 2提问于2016-04-12得票数 2

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R中的模拟T检验与线性回归

r、statistics

1.对T检验条件进行了模拟，结果表明，在满足T检验条件的情况下，试验得到的p值分布符合均匀分布。 N=1000 res = matrix(rep(0,2*

浏览 5提问于2019-09-13得票数 0

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用什么来做多重相关？

python、correlation、statsmodels

我试图使用python来计算响应数组和一组预测器数组之间的多元线性回归和多重相关性。我看到了一个非常简单的计算多元线性回归的例子，这很容易。但是如何计算与状态模型的多重相关性呢？我想我可以使用rpy和R，但如果可能的话，我更愿意呆在python中。编辑说明:考虑到如下情况:除了回归系数和其他回归参数外， i还想为预测器计算多个相关系数。

浏览 2提问于2012-11-19得票数 8

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寻找非线性数据依赖关系

math、regression、nonlinear-functions

我有一个多维数据数组(x1，x2，x3，.，y)。没有关于数据相关性、性质和边界的信息。我进行了一些分析，以找到线性依赖使用回归，但没有发现。我想尝试找到非线性依赖。如果我只有一部分数据，我还没有找到如何执行分析的任何信息。我可以使用哪些方法和/或算法来查找数据的相关性？

浏览 1提问于2014-05-26得票数 0

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python中线性回归的主要特性

python

所以我不得不用python创建一个线性回归，但是这个数据集有800多列。有没有办法查看哪些列对线性回归模型的贡献最大？谢谢。

浏览 0提问于2021-03-06得票数 0

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线性回归-(梯度下降与最佳拟合斜率)

machine-learning、linear-regression

我阅读了Andrew NG的机器学习教程，在线性回归中遇到了梯度下降。当我尝试使用Python查找同样的内容时，我在youtube教程中找到了：向Souvik Saha Bhowmik致敬

浏览 2提问于2016-10-20得票数 0

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线性回归模拟

r、statistics

模拟线性回归的条件，证明了多维线性回归(三个或多个参数)的估计是无偏的。尝试对线性回归的参数进行有偏差的估计，并通过模拟显示您设法实现了偏差。这就是我所尝试的，但我被困在从有偏见的估计中获得无偏见的估计。

浏览 11提问于2019-09-15得票数 2

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python自动统计线性回归

python、regression

是否有一些python包可以帮助进行统计线性回归？例如，我希望这类程序能够自动执行不同类型的统计测试(t检验、F检验等)。然后自动删除冗余变量等，校正异方差等。还是套索是最好的？

浏览 2提问于2018-06-25得票数 0

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