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python自定義多元回歸函數

發布時間:2023-09-06 21:43:29

python lstsq可以用於計算多元線性回歸嗎

方法1:
自己寫一個線性回歸
方法2:
用numpy.linalog.lstsq(如果是最小方差的話是這個,其餘的也在包里找就好了)
方法3:
用其它C的線性計算庫的py封裝(或者自己封裝一下),例如lapack,blas之類的…

㈡ 求python支持向量機多元回歸預測代碼

Python 代碼示例,使用 scikit-learn 庫中的 SVR 類實現多元回歸預測:
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 構造訓練數據
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])
# 創建模型並訓練
clf = SVR(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 進行預測
predictions = clf.predict(X)
print(predictions)
請注意,以上代碼僅供參考,可能需要根據實際情況進行修改。

㈢ BP神經網路的原理的BP什麼意思

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中,您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路(或人工神經網路)具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件(稱為神經元)組成,以解決問題。它遵循非線性路徑,並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題,例如識別貓和狗的圖片,識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題:

㈣ 求python多元支持向量機多元回歸模型最後預測結果導出代碼、測試集與真實值R2以及對比圖代碼

這是一個多元支持向量機回歸的模型,以下是一個參考的實現代碼:
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score
# 模擬數據
np.random.seed(0)
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))
# 分割數據
train_X = X[:60]
train_y = y[:60]
test_X = X[60:]
test_y = y[60:]
# 模型訓練
model = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
model.fit(train_X, train_y)
# 預測結果
pred_y = model.predict(test_X)# 計算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)
# 對比圖
plt.scatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')
plt.title('R2={:.2f}'.format(r2))
plt.legend()
plt.show()
上面的代碼將數據分為訓練數據和測試數據,使用SVR模型對訓練數據進行訓練,然後對測試數據進行預測。計算預測結果與真實值的R2,最後將結果畫出對比圖,以評估模型的效果。

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