与线性回归建模方法相关的问题
我正在尝试在生成的散点图上生成线性回归，但是我的数据采用列表格式，并且我能找到的使用 polyfit 的所有示例都需要使用 arange。安排...
我正在运行一个包含 3 个自变量的线性回归，其中 2 个是连续变量，一个是代表假期的二进制变量。用七年级的语言来说，它看起来像 log(Unit_Sales) ~ 拦截...
我有一个包含许多变量名称和系数的文件。任务是使用这些变量名称和系数创建线性回归公式并将其应用于数据。这是一个小例子：...
我想进行残差分析，并且我知道残差等于观测值减去预测值。但我不知道我应该计算训练集还是测试集的残差...
我正在遵循此 YouTube 视频 (https://www.youtube.com/watch?v=lCOHri09YmM) 中的教程，但我收到错误“在减去 coeff = coeff - der 中遇到无效值”，并且...
scikit-learn 1.1.3。 import 无法在 python 中导入名称“METRIC_MAPPING64”
我正在尝试将 scikit-learn 中的线性模型导入到 vscode 中的 python 代码中，并收到意外的错误消息。 导入sklearn 从sklearn导入线性模型 错误： 无法导入名称 '
我有一个 sf 对象，有 2 列，名为 fclass 和 Geometry。 sf 对象的列示例如下所示： f类几何 1 个辅助多线 ((5...
作为带有不必要变量的线性回归的结果，R 是否总是返回 NA 作为系数？
我的问题是关于不必要的预测变量，即不提供任何新线性信息的变量或其他预测变量的线性组合的变量。正如你可以...
我想要的只是自动计算一组数据的多元线性回归，每次599行5列，不积累标准误差，不增加
groupby Pandas DataFrame 上的线性回归
目前我的代码设置如下： def lregression(数据, X, y): X = df['销售额'].values.reshape(-1, 1) y = df['目标'] 模型=线性回归() 结果 = model.fit(X, y)
目前我的代码设置如下： def lregression(数据, X, y): X = df['销售额'].values.reshape(-1, 1) y = df['目标'] 模型=线性回归() 结果 = model.fit(X, y)
我的数据有 6 个自变量和 5 个因变量，我正在对它们运行逐步多元线性回归。我的代码删除了 p 值 > 0.05 i 的所有自变量...
我有这样的数据： (26.5625,0) (29.5625,0) (30.390625,0) (18.640625,0) (27.984375,0) (26.984375,0) (25.703125,0) (25.78125,0) (32.09375,0) (25.59375,0) (27.703125,0) (30.828125,0) （23.578125...
鉴于以下情况： 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 将seaborn导入为sns np.随机.种子(365) x1 = np.random.randn(50) y1 = np.random.randn(50) * 100 x2 = np.random.randn(50) y2 = np.随机。
我想使用 Seaborn 绘制适合我的数据集的线性回归模型。 由于这个数据集在水柱中有不同的深度（底部、中部和顶部），我希望我的图有 3 种不同的颜色...
如何从线性回归模型的摘要中提取系数值？ 前两个可以通过 lm1$coefficients[1] 或 [2] 获得，但我不确定如何获得第三个值。在...
如何提高汽车价格估算中的 RMSE？ 首先，我将根据行驶公里数估算来填写缺失的条件值。 ` 新条件_df = df[df['
当我使用导入的 CSV 数据对seaborn 使用 regplot 和 lmplot 时，没有出现回归线
我想为东京多年的租金创建一个线性回归模型。到目前为止，我已经成功地用seaborn 绘制了散点图。然而，当我尝试进行线性回归时，...
线性回归中的模型是 $y = omega^T x + e$ ，其中 x、y、e 分别表示特征、目标和噪声。 p(y|x, omega) 通常被称为 li...
scikit-learn 导入无法在 python 中导入名称“METRIC_MAPPING64”
我正在尝试将 scikit-learn 中的线性模型导入到 vscode 中的 python 代码中，并收到意外的错误消息。 导入sklearn 从sklearn导入线性模型 错误： 无法导入名称 '