机器学习(四):多元回归
【摘要】
多元回归就像线性回归一样,但是具有多个独立值,这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。当一个变量(因变量)受到多个变量影响的时候,就可以选择多元回归。
它也两种:
多元线性回归。
多元非...
多元回归就像线性回归一样,但是具有多个独立值,这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。当一个变量(因变量)受到多个变量影响的时候,就可以选择多元回归。
它也两种:
- 多元线性回归。
- 多元非线性回归
一、数据集
请看下面的数据集,其中包含了一些有关汽车的信息。
我们可以根据发动机排量的大小预测汽车的二氧化碳排放量,但是通过多元回归,我们可以引入更多变量,例如汽车的重量,以使预测更加准确。
这样的形式:y=w1 * x1+w2 * x2+c
二、案例实现
第一步:读取数据
import pandas
from sklearn import linear_model
df = pandas.read_csv(
文章来源: chuanchuan.blog.csdn.net,作者:川川菜鸟,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:chuanchuan.blog.csdn.net/article/details/126416666
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)