python计算回归函数 python中回归分析的算法

python多元线性回归怎么计算

用numpy.linalog.lstsq（如果是最小方差的话是这个，其余的也在包里找就好了）

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用其它C的线性计算库的py封装（或者自己封装一下），例如lapack，blas之类的

使用statsmodels的例子

from __future__ import print_function

import numpy as np

import statsmodels.api as sm

import matplotlib.pyplot as plt

from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std

np.random.seed(9876789)

Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：

1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。

2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度下降法，通过不断迭代更新正系数，最终获得最优的正系数。

线性回归：

设x,y分别为一组数据，代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。

print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

标题名称：python计算回归函数 python中回归分析的算法
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