以前有一位特別具有冒險精神的商業分析師將其在職業生涯的早期階段嘗試根據特定資料集中的模式來**結果，這種冒險通常以線性回歸的形式進行，這是一種簡單而強大的**方法，可以使用常用的業務工具來快速實現。
對於這個新發現的技能，雖然他是非常有用的，但是它被過度使用了，所有人遇到資料分析一上來就是線性回歸，這種狀態是非常糟糕的，在接下來的文章中，我們將來制定乙個簡單的指南來實現線性回歸，希望能夠幫助你。
線性回歸何時使用
在資料集上面合理使用線性回歸需要對資料集做出四個假設：
壞的線性回歸模型
確定線性回歸模型是否適合資料集的第一步是繪製資料並定性評估。比如我們有乙個資料集，顯示在社交網路上共享的專案所經歷的總份額(因變數)，給定原始共享者鏈結的朋友數(自變數)。直覺告訴我們這個模型不應該是線性縮放的，將會是乙個二次方程表示。實際上，當繪製圖形(下面的藍點)時，它呈現出二次形狀(曲率)，這顯然難以與線性方程擬合。
在實際值圖中看到二次形狀是人們應該停止追求線性回歸以適應非變換資料的點。但是為了舉例，回歸方程包含在下面的表中，在這裡你可以看到回歸統計量(m 是回歸線的斜率，b 是y軸截距)：
這樣，可以繪製**值(上圖中的紅點)，殘差圖(實際減去**值)使我們進一步證明線性回歸無法描述此資料集：
殘差圖顯示二次曲率；當線性回歸適合描述資料集時，殘差應該隨機分布在殘差圖上面，即不應採取任何形狀的殘差圖，滿足上面假設3的要求。這進一步說明了資料集必須使用非線性方法建模，或者必須在對其使用線性回歸之前轉換資料。
殘差正態性圖表顯示殘差值不是正太分布的(如果是，則 z-score 殘差圖將遵循一條直線，滿足上述假設4的要求)：
當我們很詳細的計算回歸統計資料，因此可以檢視他們並嘗試了解回歸方程的推到公式。如果面對這個資料集，在進行上面測試後，我們就應該進行資料轉換，以便變換後的變數之間的關係時線性的，或者使用非線性方法來擬合關係。
好的線性回歸模型
現在我們來看一下線性回歸模型適合的資料集。假設我們有乙個虛擬的資料集，裡面顯示了一組人的高度(自變數)和權重(因變數)值。咋一看，這兩個變數之間的關係呈現線性關係；繪製如下藍點時，線性關係就顯而易見了：
並且殘差圖顯示了我上面描述的「隨機性」：
正如預期的那樣，殘差正態圖描繪了一條近似直線，意味著殘差是正太分布的：
使用線性回歸進行**是回歸時，業務分析師需要考慮一些事情：
使用C 解線性回歸方程
首先發本貼主要是因為當時遇到這個問題時，在網上沒有找到太多的技術資料，所以在解決本問題之後，決定發個貼子記錄一下。先說說問題本身，現在分別有兩類資料為x和y，x和y裡面有十組資料，現在需要通過y aln x b這個公式計算出a,b的值，這是乙個線性回歸方程的解決方法，先貼一下解答本方程的數學公式。這...
一次線性回歸擬合 二次線性回歸擬合
器學習一次回歸和二次回歸 reshape 行，列 可以根據指定的數值將資料轉換為特定的行數和列數 reshape 1，1 之後，資料集變成了一列 採用線性回歸方程 lr linearregression lr.fit x,y from sklearn.linear model import line...
用線性回歸方程來模擬梯度下降法
這裡為了更好的記錄梯度下降法的邏輯，用簡單的二元線性回歸方程來模擬梯度下降法來找到最小值，然後以後也可以將這個邏輯來尋找最小最優演算法 所以得出線性回歸的損失函式是mse，也就是均方誤差，然後對均方誤差求導，就能得到梯度值，具體實現 如下，以簡單線性回歸方程為例 import numpy as np...