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使用 numpy.linalg.lstsq
运行多元线性回归后,我得到了 4 个数组,如文档中所述,但我不清楚如何获取截距值。有人知道吗?我是统计分析的新手。
这是我的模型:
X1 = np.array(a)
X2 = np.array(b)
X3 = np.array(c)
X4 = np.array(d)
X5 = np.array(e)
X6 = np.array(f)
X1l = np.log(X1)
X2l = np.log(X2)
X3l = np.log(X3)
X6l = np.log(X6)
Y = np.array(g)
A = np.column_stack([X1l, X2l, X3l, X4, X5, X6l, np.ones(len(a), float)])
result = np.linalg.lstsq(A, Y)
这是我的模型生成的示例:
(array([ 654.12744154, -623.28893569, 276.50269246, 11.52493817,
49.92528734, -375.43282832, 3852.95023087]), array([ 4.80339071e+11]),
7, array([ 1060.38693842, 494.69470547, 243.14700033, 164.97697748,
58.58072929, 19.30593045, 13.35948642]))
我相信截距是第二个数组,但我仍然不确定,因为它的值太高了。
最佳答案
交集是对应于 ones
列的系数,在本例中为:
result[0][6]
为了更清楚地看到,请考虑您的回归,类似于:
y = c1*x1 + c2*x2 + c3*x3 + c4*x4 + m
写成矩阵形式为:
[[y1], [[x1_1, x2_1, x3_1, x4_1, 1], [[c1],
[y2], [x1_2, x2_2, x3_2, x4_2, 1], [c2],
[y3], = [x1_3, x2_3, x3_3, x4_3, 1], * [c3],
... ... [c4],
[yn]] [x1_n, x2_n, x3_n, x4_n, 1]] [m]]
或:
Y = A * C
其中 A
是所谓的“系数”矩阵,C
是包含回归解决方案的向量。请注意,m
对应于ones
的列。
关于python - 如何使用 numpy.linalg.lstsq 计算截距,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32114215/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!