## 多元线性回归交叉验证在Python中的应用
多元线性回归是一种常用的机器学习算法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。交叉验证则是一种评估模型性能的方法，能够更客观地评估模型的预测能力。本文将介绍如何在Python中使用交叉验证来评估多元线性回归模型的性能，并提供相应的代码示例。
### 多元线性回归
多元线性回归模型的基本形式可以表示为：
$y = \beta_0 + \
原创
2023-09-11 07:06:50
216阅读
吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）该文是针对吴恩达机器学习作业任务二和任务三中，利用多元线性回归模型实现房价预测以及使用正规方程求得最佳theta的取值，使代价值最小，对于任务一利用单变量线线性回归模型实现餐车利润预测见博客：传送门 文章目录吴恩达机器学习作业一：利用多元线性回归模型实现房价预测（python实现）任务归一化处理初始化值的设置代价函数的计算梯
线性回归、逻辑回归可以解决分类问题(二分类、多分类)、回归问题。主要技术点线性回归 高斯分布 最大似然估计MLE 最小二乘法的本质Logistic回归 分类问题的首选算法重要技术 梯度下降算法 最大似然估计 特征选择 交叉验证一、线性回归y=ax+b (一个变量)两个变量的情况 使用极大似然估计解释最小二乘 误差满足中心极限定理误差ε (i) (1≤i≤m)是独
什么是多元线性回归方程多元线性回归是在线性回归基础上具有两个及两个以上自变量的多元线性回归（multivariable linear regression）。如果我们预测房子价格时，则其自变量面积，厚层高度，层数等便为x1,x2,x3…等，我本次采用的数据似乎是一种生物的数据，具体出处忘了，若是原博主看见可以提醒我添加引用。 数据集的链接：https://pan.baidu.com/s/1Z_1j
目录线性回归原理实验：numpy实现线性回归numpy相关方法回顾加载波士顿房价数据集模型实现对比sklearn的实现 线性回归原理分类与回归的区别是预测的 值是否连续，线性回归属于监督学习中的回归算法，用来预测连续的 值；在第二课提到的，斜率 在机器学习中的术语叫做特征 的权重（weight），截距 在机器学习中的术语叫做偏置（bias），像这样只有一个输入特征的线性回归模型叫做一元
1. why 要有交叉验证 ？当模型建立后，我们需要评估下模型的效果，例如，是否存在欠拟合，过拟合等。但是，在我们建立模型时，我们不能使用全部数据用于训练（考试的示例）。因此，我们可以将数据集分为训练集与测试集。然而，模型并不是绝对单一化的，其可能含有很多种不同的配置方案（参数），这种参数不同于我们之前接触过的权重（w）与偏置（b），这是因为，权重与偏置是通过数据学习来的，而这种参数我们需要在训练
目录 文章目录目录Ch1 多元线性回归函数模型加入数据后的模型模型求解梯度下降法正规方程法随机梯度下降法全局最优解评估方法留出法交叉验证法性能度量线性回归模型：平方和误差分类任务：错误率与精度 Ch1 多元线性回归函数模型函数形式向量形式：通常一个向量指的都是列向量，向量的转置是行向量 损失函数：最小均方误差MSE： 线性回归模型：求解损失函数的最小值加入数据后的模型n组数据预测值： 实际值lab
多元线性回归1、多元线性回归方程和简单线性回归方程类似，不同的是由于因变量个数的增加，求取参数的个数也相应增加，推导和求取过程也不一样。、y=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp+ε对于b0、b1、…、bn的推导和求取过程，引用一个第三方库进行计算2、应用多元线性回归的几个限定条件（1）Linearity 线性（2）Homoscedasticity 同方差性（3）Multivariate
转载
2023-09-18 20:57:20
323阅读
提纲：线性模型的基本形式多元线性回归的损失函数最小二乘法求多元线性回归的参数最小二乘法和随机梯度下降的区别疑问学习和参考资料 1.线性模型的基本形式线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，它通过一个属性的线性组合来进行预测，其基本的形式为： 式（1） 转换成向量形式之后写成：式（2） 为什么说其解释性很强呢，是因为模型的权值向量十分直观地表达
转载
2023-08-10 13:56:10
0阅读
一、线性回归概述： 线性回归中最简单的情形：
即输入属性的目只有一个。
下面我们来推导更一般的情形：
即样本由 d 个属性描述。
给定数据集
， 其中
， ， 线性回归试图学得：
， 使得
， 这称为 “多元线性回归” 。
为了便于讨论，我们把 w 和 b 吸收入向量形式， 相应的，把数据集 D
转载
2023-09-13 21:17:24
187阅读
Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容 本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线 实验2：局部加权线性回归找到最佳拟合直线 实验3：使用scikit-learn实现线性回归算法2.实验目标 通过本实验掌握线性回归算法找到最佳拟合直线的方法。3.实验知识点 线性回归4.实验环
引言求解多个自变量和一个因变量之间的线性关系y＝a1x1+a2x2+a3x3＋b （y为因变量，x为自变量，a为权重，b为截距。）数据类型：1.读数据'''
y＝a1x1+a2x2+a3x3＋b （y为因变量，x为自变量，a为权重，b为截距。）
'''
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pypl
转载
2023-09-18 21:07:46
285阅读
一、多元线性回归1.多元线性回归的基本表达式在多元线性回归中会有多个解释变量：预测解释变量的估计方程如下：注：额外的假设条件①解释变量之间不能存在太强的线性相关关系(一般ρ<0.7)②其他条件与一元线性回归类似。2.回归方程的模型拟合度在进行回归模型之前，我们可以计算总的波动误差如下： 在运用回归模型后，总误差可以分解为以下两种： &
转载
2023-09-06 12:49:34
52阅读
多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】 文章目录1. 读取数据2.定义代价函数3. 梯度下降4.可视化展示 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•
转载
2023-08-01 20:16:14
171阅读
Python多元线性回归1.首先导入需要的模块import pandas
from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
转载
2023-07-06 23:14:03
534阅读
Python机器学习的练习系列共有八个部分：在第1部分中，我们用线性回归来预测新的食品交易的利润，它基于城市的人口数量。对于第2部分，我们有了一个新任务——预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小，以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。首先让我们看一下数据。path = os.getcwd() + '\data\ex1data2.txt'
d
转载
2023-08-06 17:21:58
184阅读
线性回归基本概念线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，表达形式为y=wx+e，其中e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为回归分析。如果回归分析中包含两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。简单来说，线性回归对于输入
回归分析方法说白了就是处理多个变量相互依赖关系的一种数理统计方法(之前并没学过数理统计，恶补了一下，挺爽的~)。这篇随笔中主要运用了线性代数和数理统计知识，欢迎各方大佬指正,错误之处，不胜感激。 一.建立模型 这里我们假定研究变量Y与x1,x2,x3……xm，m个变量之间的相互依赖关系。采取现实生活中观测的n组变量Y与变量x数据，建立如下方程组： yi=β0+
1、问题引入在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。例如，假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据，可以建立一个回归方程，输入一个新的年纪时，预测该学生的游戏时间。自变量为学生年纪，因变量为
转载
2023-08-07 14:32:41
152阅读
用到的符号:目标:预测房屋价格训练数据集包含三个具有四个特征(大小、卧室、楼层和年龄)，如下表所示。使用这些值构建一个线性回归模型，以便预测其他房屋的价格。代码:'''
C1_W2_Lab02_Multiple_Variable_Soln
依旧是房价预测的案例,不同的是
目标:
扩展了回归模型以支持多种特性
扩展了数据结构以支持多种功能
重写了预测、成本和
转载
2023-08-28 15:51:19
173阅读
