python回归分析总结–线性模型及岭回归
1、回归分析概括 目标值(因变量)是连续型数据,通过某种函数关系找到因变量和自变量之间的关系,进而预测目标。 常见的回归:线性回归、岭回归、非线性回归 回归拟合目标:计算自变量与因变量关系的函数参数 通过不断拟合缩小预测值与真实值的差距:最终使得这个差距(误差项)成为一组均值为0,方差为1的随机数。 2、损失函数 3、优化算法 使得损失函数值达到最小的方法。 方法: 正规方程 梯度下降 4、python的API 4.1.1 statsmodels.formula.api.OLS():普通最小二乘模型拟合- – 常用 4.1.2 scipy.stats.linregress(): 线性拟合
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