模型中只有乙個自變數和因變數可表示成
數學公式可表示成：
其中a為模型的截距項，b為模型的斜率項，
就是如何根據自變數x和因變數y求解回歸係數a和b。
如果擬合線能夠精確地捕捉到每乙個點（所有的散點全部落在擬合線上），那麼對應的誤差項
誤差平方和的公式可以表示為：
公式轉換
求解a和b
'''# 樣本量
n = income.shape[0]
# 計算自變數、因變數、自變數平方、自變數與因變數乘積的和
sum_x = income.year***perience.sum()
sum_y = income.salary.sum()
sum_x2 = income.year***perience.pow(2).sum()
xy = income.year***perience * income.salary
sum_xy = xy.sum()
# 根據公式計算回歸模型的引數
b = (sum_xy - sum_x * sum_y/n)/(sum_x2 - sum_x**2/n)
a = income.salary.mean() - b * income.year***perience.mean()
print(a)
print(b)
# 利用收入資料集，構建回歸模型
一元線性回歸模型 Python
演示建模過程 import collections collections 是python內建的乙個集合模組 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1 建立資料集 jobdict job orderdict collections.o...
一元線性回歸模型
在回歸模型裡，線性回歸絕對是最簡單的，但這並不妨礙它成為回歸問題上的佼佼者。對於絕大部分的資料分析場景，線性回歸是我們的首選。歸其原因，有幾點 模型簡單且適用於大資料。訓練起來也非常快，資源消耗也少。線性回歸的評估標準?一種最簡單的方法就是測量真實值和 值之間的差異，也叫做誤差。假設一條線很好地擬合...
一元線性回歸模型
按西瓜書公式寫的，比較簡陋，但可以執行幫助理解 import math d 65 6 50,5 120,15 98 12 51,6 66 8 70,10 78 11 75,10 120,8 45 7 該資料集表示 體重，血糖值 體重為x 血糖值為標記 一元線性回歸試圖求得g ax b使g擬合f 輸入...