當自變數有多個時，回歸模型就變成了：
多元回歸方程變為：
估計多元回歸方程變為：
估計方法：
多元回歸的求解比簡單線性回歸複雜但是思路是相同的，運用最小二乘法進行相應的求解，這裡不再進行展開。
問題：如故乙個運輸任務是跑102英里，運輸了6次，預計多少小時？
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
datapath = r"delivery.csv"
deliverydata = genfromtxt(datapath,delimiter=',')
print ("data")
print (deliverydata)
x= deliverydata[:,:-1]
y = deliverydata[:,-1]
print (x)
print (y)
lr = linear_model.linearregression()
lr.fit(x, y)
print (lr)
print("coefficients:")
print (lr.coef_)
print("intercept:")
print (lr.intercept_)
xpredict = [[102,6],[103,7]]
ypredict = lr.predict(xpredict)
print("predict:")
print (ypredict)
結果：
注：如果自變數中有分型別變數，如何處理？
如車型為分型別變數把它轉換為3列，相應的一列標為1，其他的標位0，再進行上述相同的運算。
線性回歸資料 大資料演算法之多元線性回歸
多元線性回歸顧名思義，就是假設多個自變數同時對乙個因變數產生影響。其特殊情況就是一一對映，即乙個自變數對應乙個因變數。首先我們先了解一些指標。這些指標在機器學習中很常見。我偷懶，def r square score y predict,y test r 1 mse score y predict,y...
機器學習之多元線性回歸
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多元線性回歸
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