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Python数据科学:线性回归诊断

resid# 绘制收入与残差的散点图exp.plot('Income', 'resid', kind='scatter')plt.show()得到模型的残差情况,随着预测值增大,残差基本保持上下对称。...'] = ana2.resid# 绘制收入与残差的散点图exp.plot('Income', 'resid', kind='scatter')plt.show()得到模型的残差情况,发现残差正负的幅度有改善的趋势...'] = ana3.resid# 绘制收入与残差的散点图exp.plot('Income_ln', 'resid', kind='scatter')plt.show()书中是说异方差现象消除了,真的是没看出来和上一张图有什么大区别...# 学生化残差计算exp['resid_t'] = (exp['resid'] - exp['resid'].mean()) / exp['resid'].std()# 样本量为几百时取2,样本量为上千时取...data=exp2).fit()exp2['Pred'] = ana3.predict(exp)# 训练数据集的残差exp2['resid'] = ana3.resid# 绘制收入与残差的散点图exp2

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