Python數據挖掘—回歸—邏輯回歸
概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法，屬於概率型非線性回歸 優點：算法易於實現和部署，執行效率和准確度高 缺點：離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中，因變量是連續性變量，那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸 ...
原文：Python數據挖掘—回歸—線性回歸
簡單線性回歸 步驟： 讀取數據 畫出散點圖，求x和y 的相關系數：plt.scatter x,y ,x和y是dataframe 估計參數模型，建立回歸模型：lrModel LinearRegression 訓練模型: lrModel.fit x,y 對回歸模型進行檢驗: lrModel.score x,y 利用回歸模型進行預測:lrModel.predict 同時還可以看截距與斜率： alpha ...
2018-10-03 23:27 0 2069 推薦指數：
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