7种执行简单的线性回归的分析与讨论！
发布时间：2018-07-02 11:32:20 所属栏目：动态 来源：李佳惠
导读：【资讯】对于无数的数据科学家来说，线性回归是许多统计建模和预测分析项目的起点。拟合的重要性，无论是准确的还是快速的，对于大数据集的线性模型都不能被夸大。 随着Python迅速成为实际的编程语言的一大选择，关键是数据科学家必须意识到他或她可以使用
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这就是结果。由于它们的简单性，stats.linregress和简单的逆矩阵方法执行速度最快，甚至高达1000万个数据点。 总结 在本文中，我们讨论了执行简单线性回归的7种有效方法。它们中的大多数都可以扩展到更一般化的多变量和多项式回归建模。我们没有列出适合这些方法的R2，因为它们都非常接近1。 对于具有数百万个人工生成的数据点的单变量回归，回归系数估计得非常好。 （编辑：好传媒网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
