python回归

㈠ 回归方程表达式：如y=b+a1x1+a2x2+a3x3用python编程如何实现

样本中心点为横坐标是x的平均值,纵坐标是y的平均值。
回归方程所代表的直线经过样本中心点,单单给出方程表达式,应该是没法求样本中心点的！

㈡ 怎么看python中逻辑回归输出的解释

以下为python代码，由于训练数据比较少，这边使用了批处理梯度下降法，没有使用增量梯度下降法。

##author:lijiayan##data:2016/10/27
##name:logReg.pyfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltdef loadData(filename):
data = loadtxt(filename)
m,n = data.shape print 'the number of examples:',m print 'the number of features:',n-1 x = data[:,0:n-1]
y = data[:,n-1:n] return x,y#the sigmoid functiondef sigmoid(z): return 1.0 / (1 + exp(-z))#the cost functiondef costfunction(y,h):
y = array(y)
h = array(h)
J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h)) return J# the batch gradient descent algrithmdef gradescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.0000025 # learning rate maxcycle = 4000 theta = zeros((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(maxcycle):
h = sigmoid(x*theta)
theta = theta + a * (x.T)*(y-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)

plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#the stochastic gradient descent (m should be large,if you want the result is good)def stocGraddescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.01 # learning rate theta = ones((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(m):
h = sigmoid(x[i]*theta)
theta = theta + a * x[i].transpose()*(y[i]-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)
plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#plot the decision boundarydef plotbestfit(x,y,theta):
plt.plot(x[:,0:1][where(y==1)],x[:,1:2][where(y==1)],'ro')
plt.plot(x[:,0:1][where(y!=1)],x[:,1:2][where(y!=1)],'bx')
x1= arange(-4,4,0.1)
x2 =(-float(theta[0])-float(theta[1])*x1) /float(theta[2])

plt.plot(x1,x2)
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel(('x2'))
plt.show()def classifyVector(inX,theta):
prob = sigmoid((inX*theta).sum(1)) return where(prob >= 0.5, 1, 0)def accuracy(x, y, theta):
m = shape(y)[0]
x = c_[ones(m),x]
y_p = classifyVector(x,theta)
accuracy = sum(y_p==y)/float(m) return accuracy

调用上面代码：

from logReg import *
x,y = loadData("horseColicTraining.txt")
theta,cost = gradescent(x,y)print 'J:',cost

ac_train = accuracy(x, y, theta)print 'accuracy of the training examples:', ac_train

x_test,y_test = loadData('horseColicTest.txt')
ac_test = accuracy(x_test, y_test, theta)print 'accuracy of the test examples:', ac_test

学习速率=0.0000025，迭代次数=4000时的结果：

似然函数走势（J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函数是求最大值，一般是要稳定了才算最好。

从上面这个例子，我们可以看到对特征进行归一化操作的重要性。

㈢ python怎么用线性回归拟合

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

㈣ python该如何得到ols回归后的系数的t值

regstats(y1,x1,'linear','tstat');
c1=ans.tstat.beta(1,1);
beta1=ans.tstat.beta(2,1);
t1=ans.tstat.t(2,1);
c1是常数项，beta1是回归系数，t1就是beta1的t值，这里是单变量线性回归

㈤ 使用python进行回归分析，如何利用Excel的数据生成结果

用pandas+numpy应该可以实现

㈥ 请教怎样用Python做stepwise回归

所说所有的变量都是对象。 对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。
对象通常就是指变量。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。
class A:
myname="class a"
上面就是一个类。不是对象
a=A()
这里变量a就是一个对象。
它有一个属性（类属性），myname，你可以显示出来
print a.myname
所以，你看到一个变量后面跟点一个小数点。那么小数点后面。

㈦ python线性回归散点图怎么做

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(xdata,ydata)
(xdata,ydata为两个需要作图的数据集)

㈧ python做回归用什么库

许多都可以，推荐numpy、matplotlib、pandas

㈨ 如何用python实现含有虚拟自变量的回归

参考资料：
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python

DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels

AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!