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一元线性回归模型 一元(多元)线性回归分析之Python语言实现

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本文来自天山无线城专栏作家:okajun相关文章链接:“单变量(多元)线性回归分析的Excel实现”“单变量(多元)线性回归分析的R语言实现”

我写《一元线性回归分析的Excel实现》的时候说过,我也会写《一元线性回归分析的R语言实现》及其Python实现。其实这个文档早就准备好了,只是一直没有模型的测试方法,所以一直拖着。今天先分享一下我知道的。希望大家能给我很多指导和建议。

在这种情况下,仍然使用女性数据集和薪资数据集。下载请参考之前的博文。

1.线性回归

1.1使用sklearn,所有样本数据

首先导入要使用的库和模块

先做数据探索,做散点图

我们可以看到体重和身高之间存在明显的线性正相关关系。让我们建立一个线性模型。

要查看模型结果:

得到一元线性方程:体重=-87.52+3.45身高

看预测值(直线)与真实值(散点)

线性方程为weight =-87.77+3.46 h8,与1.1中的模型结果略有不同,因为我们只用80%的数据建模。

使用测试集验证模型效果:

绘制以查看模型拟合效果:

输出如下:

形象

由此可见,最好的模式是引入三个变量,‘年龄’、‘公司_年龄’和‘学历’。

重新建模:

可以看出,新方程通过了F检验,系数都通过了T检验。

回归方程为工资=-4.463 e+04+2303.8365 age+1952.7198 company _ age+8052.9691 *学历

如果想用岭回归,可以查看sklearn官网钟灵回归的介绍。

补充:Python中如何进行正态分布检验、齐次方差检验、共线性检验,我还没有找到好的方法。如果有人知道,欢迎不吝赐教,谢谢~

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