【问题标题】:Multivariate Multiple Regression using Python libraries使用 Python 库的多元多元回归
【发布时间】:2021-02-22 15:25:08
【问题描述】:

是否有任何库可以在 Python 中执行多元多元回归(具有多个因变量的多元回归)?

提前问候和感谢

【问题讨论】:

标签: python statistics regression


【解决方案1】:

您可以尝试 sklearn 中的模块,响应变量可以是 2 维或更多维,我认为它适用于 OLS(线性回归)、套索、岭 .. statsmodels 中的模型只能做 1 个响应(刚刚检查过)。

示例数据集:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data= iris['data'],
                     columns= iris['feature_names'] )

df.shape
(150, 4)

现在我们做合适的:

from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(df[['sepal length (cm)']],df[['petal length (cm)','petal width (cm)']])
clf.coef_

array([[1.85843298],
       [0.75291757]])

在这种情况下,您可以看到系数与拟合一个响应时的系数相同:

clf.fit(df[['sepal length (cm)']],df[['petal width (cm)']])
clf.coef_
array([[0.75291757]])

【讨论】:

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