如何用线性回归预测一个数值列表？

Question

我想预测Y的值是X的函数。

#Formula for Regresion Linear
W = np.linalg.inv( X.T @ X ) @ X.T @ Y

现在我可以预测值，因为我可以这样做。

y_P = W @ [1, ValueToPredict]

而且它的工作。但我想用它来预测一个数值的序列。例如，我如何使用我的矩阵 Values_I_Want_To_Predict。

Values_I_Want_To_Predict = np.array([ [1, 9], [1,10], [1, 11] ])

我如何使用我的矩阵 Values_I_Want_To_Predict 和我的向量(不确定是否被认为是向量，因为它的形状是(2,1))来预测我矩阵的所有值?

# W = [-34.67062078 9.10210898]

Answer 1

你寻找权重的方式是调用分析解。要预测标签，你可以使用。

y_pred = W @ X.T