原文:MATLAB实现多元线性回归预测

一 简单的多元线性回归: data.txt 回归代码: 简单的得到一个变换的公式 y b b x b x b x 二 ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理,去掉一些偏差数据的影响。 一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在: 预测精度:这里要处理好这样一对为题,即样本的数量和特征的数量 时,最小二乘回归会有较 ...

2017-10-20 14:58 0 22992 推荐指数:

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Python 实现多元线性回归预测

一、二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt Python代码如下: 二、多元线性回归,以三个特征输入为例 输入数据:testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列,不可读入 python ...

Tue Oct 10 01:23:00 CST 2017 0 10041
matlab多元线性回归

1.matlab多元回归示例如下: 解决问题:油价预测 方法:多元线性回归 实现matlab regress()函数 技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的拟合准确度;但计算代价增大。 XXnum为原数据所有特征X ...

Fri May 15 19:10:00 CST 2020 0 1864
预测算法之多元线性回归

1.概述 在机器学习里面,常见的预测算法有以下几种: 简易平均法:包括几何平均法、算数平均法及加权平均法; 移动平均法:包括简单移动平均法和加权移动平均法; 指数平滑法:包括一次指数平滑法和二次指数平滑法,以及三次指数平滑法; 线性回归法:包括一元线性回归和二元线性回归 ...

Mon Mar 29 01:40:00 CST 2021 0 704
多元线性回归模型检验和预测

一、概述 (F检验)显著性检验:检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 (t检验)回归系数检验:单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0(或全为0),t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...

Mon Aug 16 00:27:00 CST 2021 0 235
多元线性回归模型检验和预测

一、概述 (F检验)显著性检验:检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 (t检验)回归系数检验:单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0(或全为0),t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...

Fri Nov 08 22:33:00 CST 2019 1 2964
多元线性回归 ——模型、估计、检验与预测

一、模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2….x{k}完全地线性解释;2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确; 2.无多重共线性; 3.无内生性; 4. ...

Thu Dec 10 00:08:00 CST 2015 0 7736
多元线性回归—波士顿房价预测(版本一)

背景:波士顿房价数据集包括506个样本,每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。房价(单价)显然和多个特征变量相关,不是单变量线性回归(一元线性回归)问题;选择多个特征变量来建立线性方程,这就是多变量线性回归多元线性回归)问题。 房价和多个特征变量相关,本案例尝试使用多元线性回归 ...

Tue Oct 08 22:59:00 CST 2019 0 1293
 
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