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  • 基于spss的一元线性回归与多元线性回归案例,个人整理出的,包含了部分案例、实验报告、题目,及部分题目答案,适合作为spss、MATLAB等软件数据分析题目联系
  • 机器学习之线性回归案例.pdf
  • 今天小编就为大家分享一篇sklearn+python:线性回归案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 线性回归案例代码

    2019-02-10 20:26:28
    案例是以一个房价面积预测房屋价格的数据为例,使用Python进行的线性模型的创建。适合新手练手。
  • ML之LiR:基于编程实现简单线性回归案例 目录 LiR算法思路配图 编程实现简单线性回归案例 LiR算法思路配图 1、LiR输出结果 编程实现简单线性回归案例 结果显示 ...

    ML之LiR:基于编程实现简单线性回归案例

     

    目录

    LiR算法思路配图

    编程实现简单线性回归案例


     

     

     

    LiR算法思路配图

    1、LiR输出结果

     

     

     

    编程实现简单线性回归案例

    结果显示

     

     

     

     

     

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  • 通过具体的案例讲解时间序列下多元线性回归在eviews里的操作
  • 基于EXCEL的一元线性回归案例:广告与销量基于EXCEL的一元线性回归案例:广告与销量业务分析一元线性回归步骤业务解读 基于EXCEL的一元线性回归案例:广告与销量 一元线性回归是分析只有一个自变量(自变量x和因变量...

    CPDA案例:基于EXCEL的一元线性回归案例《广告与销量》

    一元线性回归是分析只有一个自变量(自变量x和因变量y)线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响,若其中只有一个因素是主要的,起决定性作用,则可用一元线性回归进行预测分析。

    业务分析

    数据如下图所示,需要分析广告费用对销售收入的影响。
    在这里插入图片描述

    一元线性回归步骤

    1、选择模型
    在EXCEL的数据分析中选择回归。在这里插入图片描述
    2、确定自变量和因变量
    本案例是分析广告费用对销售收入的影响,因此广告费用为自变量Y,销售收入为因变量X。
    在这里插入图片描述
    3、输出结果,参数检验
    结果如下图所示。相关系数MultipleR=0.93,强相关。拟合优度R^2>0.8。
    F检验:Significance F=P-value<0.05,模型成立。
    该案例的一元线性回归方程为: Y=274.55+5.13X ,正相关。
    在这里插入图片描述

    业务解读

    广告投入和销售的收入正相关,不投入广告,基础的销售收入为274.55万元。每投入1万元的广告,收入增加5.13万元。

    展开全文
  • 1. tensorflow实现简单的线性回归案例 1.1 线性回归知识复习 1.2 相关API import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' def myregression(): """ 自实现一个线性回归预测 :...

    1. tensorflow实现简单的线性回归案例

    1.1 线性回归知识复习

    在这里插入图片描述

    1.2 相关API

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    import tensorflow as tf
    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
    
    
    def myregression():
        """
        自实现一个线性回归预测
        :return: None
        """
        # 1、准备数据,x 特征值 [100, 1]   y 目标值[100]
        x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data")
    
        # 矩阵相乘必须是二维的
        y_true = tf.matmul(x, [[0.7]]) + 0.8
    
        # 2、建立线性回归模型 1个特征,1个权重, 一个偏置 y = x w + b
        # 随机给一个权重和偏置的值,让他去计算损失,然后再当前状态下优化
        # 用变量定义才能优化
        weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=0.0, stddev=1.0), name="w")
        bias = tf.Variable(0.0, name="b")
    
        y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias
    
        # 3、建立损失函数,均方误差
        loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predict))
    
        # 4、梯度下降优化损失 leaning_rate: 0 ~ 1, 2, 3,5, 7, 10
        train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
    
        # 定义一个初始化变量的op
        init_op = tf.global_variables_initializer()
    
        # 通过会话运行程序
        with tf.Session() as sess:
            # 初始化变量
            sess.run(init_op)
    
            # 打印随机最先初始化的权重和偏置
            print("随机初始化的参数权重为:%f, 偏置为:%f" % (weight.eval(), bias.eval()))
    
            # 循环训练 运行优化
            for i in range(100):
    
                sess.run(train_op)
    
                print("第%d次优化的参数权重为:%f, 偏置为:%f" % (i, weight.eval(), bias.eval()))
    
        return None
    
    
    if __name__ == "__main__":
        myregression()
    
    

    输出的结果为:
    在这里插入图片描述

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  • 线性回归案例分析线性回归案例分析波士顿房价预测 4.2. 线性回归案例分析 线性回归案例分析 波士顿房价预测 使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据,可以从kaggle...

    4.2. 线性回归案例分析

    在这里插入图片描述

    线性回归案例分析

    波士顿房价预测

    使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据,可以从kaggle官网上获取,网址:https://www.kaggle.com/datasets

    1.美国波士顿地区房价数据描述

    from sklearn.datasets import load_boston
    
    boston = load_boston()
    
    print boston.DESCR
    

    2.波士顿地区房价数据分割

    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    import numpy as np
    X = boston.data
    y = boston.target
    
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=33,test_size = 0.25)
    

    3.训练与测试数据标准化处理

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    ss_X = StandardScaler()
    ss_y = StandardScaler()
    
    X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
    X_test = ss_X.transform(X_test)
    y_train = ss_X.fit_transform(y_train)
    X_train = ss_X.transform(y_test)
    

    4.使用最简单的线性回归模型LinearRegression和梯度下降估计SGDRegressor对房价进行预测

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    lr = LinearRegression()
    lr.fit(X_train,y_train)
    lr_y_predict = lr.predict(X_test)
    
    from sklearn.linear_model import SGDRegressor
    sgdr = SGDRegressor()
    sgdr.fit(X_train,y_train)
    sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)
    

    5.性能评测

    对于不同的类别预测,我们不能苛刻的要求回归预测的数值结果要严格的与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。因此,可以测评函数进行评价。其中最为直观的评价指标均方误差(Mean Squared Error)MSE,因为这也是线性回归模型所要优化的目标。

    MSE的计算方法如式:

    {MSE=}\frac{1}{m}\sum_{i=1}{m}\left({y{i}-\bar{y}}\right)^{2}MSE=m1∑i=1m(y**iy¯)2

    使用MSE评价机制对两种模型的回归性能作出评价

    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    
    print '线性回归模型的均方误差为:',mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test),ss_y.inverse_tranform(lr_y_predict))
    print '梯度下降模型的均方误差为:',mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test),ss_y.inverse_tranform(sgdr_y_predict))
    

    通过这一比较发现,使用梯度下降估计参数的方法在性能表现上不及使用解析方法的LinearRegression,但是如果面对训练数据规模十分庞大的任务,随即梯度法不论是在分类还是回归问题上都表现的十分高效,可以在不损失过多性能的前提下,节省大量计算时间。根据Scikit-learn光网的建议,如果数据规模超过10万,推荐使用随机梯度法估计参数模型。

    注意:线性回归器是最为简单、易用的回归模型。正式因为其对特征与回归目标之间的线性假设,从某种程度上说也局限了其应用范围。特别是,现实生活中的许多实例数据的各种特征与回归目标之间,绝大多数不能保证严格的线性关系。尽管如此,在不清楚特征之间关系的前提下,我们仍然可以使用线性回归模型作为大多数数据分析的基线系统。

    完整代码如下:

    from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.datasets import load_boston
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    from sklearn.metrics import mean_squared_error,classification_report
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    
    def linearmodel():
        """
        线性回归对波士顿数据集处理
        :return: None
        """
    
        # 1、加载数据集
    
        ld = load_boston()
    
        x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(ld.data,ld.target,test_size=0.25)
    
        # 2、标准化处理
    
        # 特征值处理
        std_x = StandardScaler()
        x_train = std_x.fit_transform(x_train)
        x_test = std_x.transform(x_test)
    
    
        # 目标值进行处理
    
        std_y  = StandardScaler()
        y_train = std_y.fit_transform(y_train)
        y_test = std_y.transform(y_test)
    
        # 3、估计器流程
    
        # LinearRegression
        lr = LinearRegression()
    
        lr.fit(x_train,y_train)
    
        # print(lr.coef_)
    
        y_lr_predict = lr.predict(x_test)
    
        y_lr_predict = std_y.inverse_transform(y_lr_predict)
    
        print("Lr预测值:",y_lr_predict)
    
    
        # SGDRegressor
        sgd = SGDRegressor()
    
        sgd.fit(x_train,y_train)
    
        # print(sgd.coef_)
    
        y_sgd_predict = sgd.predict(x_test)
    
        y_sgd_predict = std_y.inverse_transform(y_sgd_predict)
    
        print("SGD预测值:",y_sgd_predict)
    
        # 带有正则化的岭回归
    
        rd = Ridge(alpha=0.01)
    
        rd.fit(x_train,y_train)
    
        y_rd_predict = rd.predict(x_test)
    
        y_rd_predict = std_y.inverse_transform(y_rd_predict)
    
        print(rd.coef_)
    
        # 两种模型评估结果
    
        print("lr的均方误差为:",mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test),y_lr_predict))
    
        print("SGD的均方误差为:",mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test),y_sgd_predict))
    
        print("Ridge的均方误差为:",mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test),y_rd_predict))
    
        return None
    
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空空如也

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线性回归的案例