python回歸分析

A. 如何用python進行線性回歸以及誤差分析

數據挖掘中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。

簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。

本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。

本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然後嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據進行擬合。

擬合的目的是使得根據訓練數據能夠擬合出一個多項式函數，這個函數能夠很好的擬合現有數據，並且能對未知的數據進行預測。

代碼如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 數據生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

• y = norm.rvs(0, size=500, scale=0.1)

• y = y + x**2

• ''''' 均方誤差根 '''

• defrmse(y_test, y):

• returnsp.sqrt(sp.mean((y_test - y) **2))

• ''''' 與均值相比的優秀程度，介於[0~1]。0表示不如均值。1表示完美預測.這個版本的實現是參考scikit-learn官網文檔 '''

• defR2(y_test, y_true):

• return1- ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()

• ''''' 這是Conway&White《機器學習使用案例解析》里的版本 '''

• defR22(y_test, y_true):

• y_mean = np.array(y_true)

• y_mean[:] = y_mean.mean()

• return1- rmse(y_test, y_true) / rmse(y_mean, y_true)

• plt.scatter(x, y, s=5)

• degree = [1,2,100]

• y_test = []

• y_test = np.array(y_test)

• fordindegree:

• clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=d)),

• ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))])

• clf.fit(x[:, np.newaxis], y)

• y_test = clf.predict(x[:, np.newaxis])

• print(clf.named_steps['linear'].coef_)

• print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%

• (rmse(y_test, y),

• R2(y_test, y),

• R22(y_test, y),

• clf.score(x[:, np.newaxis], y)))

• plt.plot(x, y_test, linewidth=2)

• plt.grid()

• plt.legend(['1','2','100'], loc='upper left')

• plt.show()

該程序運行的顯示結果如下：



[ 0. 0.75873781]

rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78

[ 0. 0.35936882 0.52392172]

rmse=0.11, R2=0.87, R22=0.64, clf.score=0.87

[ 0.00000000e+00 2.63903249e-01 3.14973328e-01 2.43389461e-01

1.67075328e-01 1.10674280e-01 7.30672237e-02 4.88605804e-02

......

3.70018540e-11 2.93631291e-11 2.32992690e-11 1.84860002e-11

1.46657377e-11]

rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.68, clf.score=0.90

B. 如何用python實現含有虛擬自變數的回歸

參考資料：
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python

DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels

AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!

C. python數據分析的一般步驟是什麼

下面是用python進行數據分析的一般步驟：
一：數據抽取
從外部源數據中獲取數據
保存為各種格式的文件、資料庫等
使用Scrapy爬蟲等技術
二：數據載入
從資料庫、文件中提取數據，變成DataFrame對象
pandas庫的文件讀取方法
三：數據處理
數據准備：
對DataFrame對象（多個）進行組裝、合並等操作
pandas庫的操作
數據轉化：
類型轉化、分類（面元等）、異常值檢測、過濾等
pandas庫的操作
數據聚合：
分組（分類）、函數處理、合並成新的對象
pandas庫的操作
四：數據可視化
將pandas的數據結構轉化為圖表的形式
matplotlib庫
五：預測模型的創建和評估
數據挖掘的各種演算法：
關聯規則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出結果）
從模型和評估中獲得知識
知識的表示形式：規則、決策樹、知識基、網路權值
更多技術請關注python視頻教程。

D. python數據分析需要學什麼

python數據分析需要學什麼？
其實企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：
● SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
● 會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
● 會用腳本語言進行數據分析，Python or R
● 有獲取外部數據的能力，如爬蟲
● 會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
● 熟悉常用的數據挖掘演算法：以回歸分析為主
其次是數據分析的流程，一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。
按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
高效的學習路徑是什麼？就是數據分析的這個流程。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。
相關推薦：《Python教程》以上就是小編分享的關於python數據分析需要學什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

E. python數據分析用什麼軟體

Python是數據處理常用工具，可以處理數量級從幾K至幾T不等的數據，具有較高的開發效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平台性，這里就為大家分享幾個不錯的數據分析工具。Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方擴展庫的簡要介紹：（推薦學習：Python視頻教程）
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。合並流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。非常便於傳送數據到用低級語言編寫(CC++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
3. Matplotpb
Matplotpb是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotpb是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。 使用Matplotpb，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。 Matplotpb是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。 Matplotpb有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotpb中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotpb;有著科學計算工具包Scipy。 Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotpb能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotpb等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。 Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotpb等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。 Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析用什麼軟體的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

F. python 如何處理分布滯後回歸模型

手動的方法做ARDL是不太可能的，n和m較多，比哪n=m=3，就需要算4*4=16個模型，如果再多幾個x，少說要也成百上千，所以做這個一般用microfit或者Eviews .不過STATA可能用專用的ARDL命令，我還沒見過而已。

G. python多元線性回歸怎麼計算

因變數是你自己確定的，一般主成分得分是作為自變數的，叫主成分回歸分析

H. 使用python進行回歸分析，如何利用Excel的數據生成結果

用pandas+numpy應該可以實現

I. 如何用python作空間自回歸模型

基本形式
線性模型(linear model)就是試圖通過屬性的線性組合來進行預測的函數，基本形式如下：
f(x)=wTx+b
許多非線性模型可在線性模型的基礎上通過引入層結構或者高維映射（比如核方法）來解決。線性模型有很好的解釋性。
線性回歸
線性回歸要求均方誤差最小:
(w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2
均方誤差有很好的幾何意義，它對應了常用的歐式距離(Euclidean distance)。基於均方誤差最小化來進行模型求解稱為最小二乘法(least square method)，線性回歸中，最小二乘發就是試圖找到一條直線，使得所有樣本到直線的歐式距離之和最小。
我們把上式寫成矩陣的形式：
w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw)
這里我們把b融合到w中，X中最後再加一列1。為了求最小值，我們對w求導並令其為0：
2XT(Xw−y)=0
當XTX為滿秩矩陣(full-rank matrix)時是可逆的。此時：
w=(XTX)−1XTy
令xi=(xi,1)，可以得到線性回歸模型：
f(xi)=xTi(XTX)−1XTy