原文:MATLAB實現多元線性回歸預測

一 簡單的多元線性回歸: data.txt 回歸代碼: 簡單的得到一個變換的公式 y b b x b x b x 二 ridge regression嶺回歸 其實就是在回歸前對數據進行預處理,去掉一些偏差數據的影響。 一般線性回歸遇到的問題 在處理復雜的數據的回歸問題時,普通的線性回歸會遇到一些問題,主要表現在: 預測精度:這里要處理好這樣一對為題,即樣本的數量和特征的數量 時,最小二乘回歸會有較 ...

2017-10-20 14:58 0 22992 推薦指數:

查看詳情

Python 實現多元線性回歸預測

一、二元輸入特征線性回歸 測試數據為:ex1data2.txt Python代碼如下: 二、多元線性回歸,以三個特征輸入為例 輸入數據:testdata.txt。其中第一列是指輸入的數據序列,不可讀入 python ...

Tue Oct 10 01:23:00 CST 2017 0 10041
matlab多元線性回歸

1.matlab多元回歸示例如下: 解決問題:油價預測 方法:多元線性回歸 實現matlab regress()函數 技巧:通過增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等構造的特征項,可以提高回歸模型的擬合准確度;但計算代價增大。 XXnum為原數據所有特征X ...

Fri May 15 19:10:00 CST 2020 0 1864
預測算法之多元線性回歸

1.概述 在機器學習里面,常見的預測算法有以下幾種: 簡易平均法:包括幾何平均法、算數平均法及加權平均法; 移動平均法:包括簡單移動平均法和加權移動平均法; 指數平滑法:包括一次指數平滑法和二次指數平滑法,以及三次指數平滑法; 線性回歸法:包括一元線性回歸和二元線性回歸 ...

Mon Mar 29 01:40:00 CST 2021 0 704
多元線性回歸模型檢驗和預測

一、概述 (F檢驗)顯著性檢驗:檢測自變量是否真正影響到因變量的波動。 (t檢驗)回歸系數檢驗:單個自變量在模型中是否有效。 二、回歸模型檢驗 檢驗回歸模型的好壞常用的是F檢驗和t檢驗。F檢驗驗證的是偏回歸系數是否不全為0(或全為0),t檢驗驗證的是單個自變量是否對因變量的影響是顯著 ...

Mon Aug 16 00:27:00 CST 2021 0 235
多元線性回歸模型檢驗和預測

一、概述 (F檢驗)顯著性檢驗:檢測自變量是否真正影響到因變量的波動。 (t檢驗)回歸系數檢驗:單個自變量在模型中是否有效。 二、回歸模型檢驗 檢驗回歸模型的好壞常用的是F檢驗和t檢驗。F檢驗驗證的是偏回歸系數是否不全為0(或全為0),t檢驗驗證的是單個自變量是否對因變量的影響是顯著 ...

Fri Nov 08 22:33:00 CST 2019 1 2964
多元線性回歸 ——模型、估計、檢驗與預測

一、模型假設 傳統多元線性回歸模型 最重要的假設的原理為: 1. 自變量和因變量之間存在多元線性關系,因變量y能夠被x1,x2….x{k}完全地線性解釋;2.不能被解釋的部分則為純粹的無法觀測到的誤差 其它假設主要為: 1.模型線性,設定正確; 2.無多重共線性; 3.無內生性; 4. ...

Thu Dec 10 00:08:00 CST 2015 0 7736
多元線性回歸—波士頓房價預測(版本一)

背景:波士頓房價數據集包括506個樣本,每個樣本包括12個特征變量和該地區的平均房價。房價(單價)顯然和多個特征變量相關,不是單變量線性回歸(一元線性回歸)問題;選擇多個特征變量來建立線性方程,這就是多變量線性回歸多元線性回歸)問題。 房價和多個特征變量相關,本案例嘗試使用多元線性回歸 ...

Tue Oct 08 22:59:00 CST 2019 0 1293
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM