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我现在正在学习Python中的回归分析。我想问一下，如果我对以下散点图变量进行回归分析，在Python中什么(以及为什么)会提供准确的结果: SLR或多项式回归 ?
浏览 14提问于2020-09-04得票数 0
我有一个回归问题，我想使用logistic回归而不是逻辑分类，因为我的目标变量y是0到1之间的连续变量。然而，在Python中，logistic回归的常见实现似乎完全是逻辑分类。我还看过GLM实现，似乎没有一个实现过sigmoid链接函数。有人能指点我将Python实现的逻辑回归作为回归算法的方向吗？
浏览 4提问于2020-12-12得票数 1
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击打退步
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我正在重新取样python中的回归问题(数值目标变量)的不平衡数据集。
我附上了实现平滑回归的纸张和R包，有人能推荐类似的Python包吗？否则，还可以用什么其他方法来增加数值目标变量呢？
击打退步
单程网:不平衡回归问题的平滑算法
更新：
我发现了下面的python库，它实现了用于高斯噪声回归的合成少数数过采样技术。
冒烟
浏览 0提问于2020-03-03得票数 3
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我需要使用knime进行回归分析。我是一个python用户，我也知道knime，但不是很深入！我通常使用python中的statsmodel进行回归分析和处理统计模型。
但是，为了将回归问题作为机器学习问题来解决，我使用sklearn回归模型。python中的每一个包都有它自己的好处，在你的任务中加深了它的好处，还有不同的输出视图，这对于以正确的方式解决问题非常重要。我的问题是，knime是否提供了统计模型的特殊软件包？如果我计划进行回归分析，推荐使用哪些节点？
非常感谢您的帮助
浏览 21提问于2021-05-04得票数 0
我想在SPSS中创建一个自定义对话框来实现我开发的新程序。我已经为它编写了Python代码，现在正在考虑创建自定义对话框。
但是，我的过程使用从内置回归过程派生的数据集中的回归系数。由于我希望最小化手动过程，所以我希望防止用户首先必须运行回归，然后必须在新的自定义过程中手动输入回归系数。
我更希望在Python代码中调用内置的回归过程。这个是可能的吗？
或者，我考虑插入代码来使用Python代码计算回归系数。但是我不喜欢，因为这个代码很长，如果已经有一个内置的过程，我希望找到一种方法来利用它。
浏览 4提问于2017-06-28得票数 0
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在Python语言中似乎没有计算RMA回归的包，只有在R中才有(包称为lmodel2)。我对R并不熟悉，我遇到了一些关于将R包导入Python的讨论。 有人在Python中使用过RMA回归(一种模型II回归)吗？或者能够将R包导入到Python中？如果是这样的话，是怎么做的？正如其他评论所建议的那样，我在下载WinPython时遇到了麻烦，所以越简单越好。
浏览 60提问于2020-08-20得票数 0
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有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这是不可能的)，但是我很乐意在python和/或R中找到任何解决方案。
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
我正在研究一个分类问题，需要logistic回归方程的系数。我可以在R中找到系数，但我需要在python中提交这个项目。在python中找不到logistic回归学习系数的代码。如何获得python中的系数值？
浏览 0提问于2019-09-13得票数 12
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回归模型中的变量选择
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我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str(sum(coef_ridge != 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + " Variables")
这是我拿出来的
岭回归选择209个变量和忽略6个变量
以上代码
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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我有表格的资料
n = number of samples
features: n x 1 matrix
data: n x m matrix
我希望使用相同的features执行多个泊松回归，其中输出值随数据列的不同而变化。目前，我使用sklearn一次进行一次泊松回归，例如我的Python代码看起来像
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.PoissonRegressor(fit_intercept=True,alpha=0)
for col in range(m):
clf.fit(features,data[
浏览 3提问于2021-08-12得票数 0
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有两种类型的广义线性模型：
泊松日志-线性回归，也称为泊松回归Logistic Regression
如何在Python中实现泊松回归进行价格弹性预测？
浏览 2提问于2016-06-21得票数 7
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我试图使用Python进行Dirichlet回归。不幸的是，我找不到一个Python包来完成这项工作。所以我尝试用DirichletReg调用R库rpy2。但是，对于我来说，如何调用回归函数(如DirichReg(Y ~ X1 + X2 + X3, data=predictorData) where Y = DR_data(compositionalData) )并不是很直观。我在lm的文档中看到了一个调用线性回归函数rpy2的例子。但我的情况略有不同，因为Y不是表中的列名，而是一个R对象DR_data。
我想知道怎样才是正确的方法，或者是否有一个用于Dirichlet回归的Python包。
浏览 4提问于2017-03-04得票数 3
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我想在python中执行一个简单的逻辑回归(1个因变量，1个自变量)。我在python中看到的所有关于逻辑回归的文档都是关于使用它来开发预测模型的。我想从统计的角度更多地使用它。如何在python上找到简单逻辑回归的Odds ratio、p-value和confidence interval？ X = df[predictor]
y = df[binary_outcome]
model = LogisticRegression()
model.fit(X,y)
print(#model_stats) 具有Odds ratio、p-value和confidence interval的理想输
浏览 209提问于2021-01-09得票数 0
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。
并且可以计算出非线性直线的相关系数？
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
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我正在寻找一个实现多元线性回归的Python包。
(术语说明:多元回归处理有多个因变量的情况，而多元回归处理有一个因变量但有多个自变量的情况。)
浏览 0提问于2015-10-28得票数 19
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我正在尝试在Python中将线性回归绘制到散点图上。
在R中，我将简单地执行以下操作：
运行OLS线性回归
fit_1 <- lm(medv ~ lstat)
plot(medv ~ lstat)
abline(fit_1, col = "red")
我一直在寻找不同的Python解决方案，但我似乎无法让它真正工作。
我的脚本是：
绘图数据
Boston.plot(kind='scatter', x='medv', y='lstat', color = "black")
plt.show()
运行线性回归
f
浏览 12提问于2018-02-08得票数 0
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我试图使用python来计算响应数组和一组预测器数组之间的多元线性回归和多重相关性。我看到了一个非常简单的计算多元线性回归的例子，这很容易。但是如何计算与状态模型的多重相关性呢？或者其他任何东西，作为一种选择。我想我可以使用rpy和R，但如果可能的话，我更愿意呆在python中。
编辑说明:考虑到如下情况:除了回归系数和其他回归参数外， i还想为预测器计算多个相关系数。
浏览 2提问于2012-11-19得票数 8
在python中，我使用元音wabbit来解决上下文强盗问题。Vowpal wabbit有一个预测模型，它使用双稳健的方法来建立一个回归模型来预测不同行为的成本。该模型已被勘探策略用于输出预测。
有没有办法(在python中)打印预测回归模型是什么以及变量、系数是什么。我找不到像典型回归模型摘要那样打印模型的方法(包含变量、系数、std误差、p值等)。
浏览 9提问于2022-04-07得票数 0
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我一直在使用Python进行回归分析。在得到回归结果之后，我需要将所有结果汇总到一个表中，并将它们转换为LaTex (以便发布)。在Python中有这样的包吗？类似于Stata中的，给出了下表：
浏览 5提问于2014-05-10得票数 22
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将代码从STATA转换到Python，我正在试图弄清楚如何根据STATA的aweight函数来计算回归和R平方。 我有我的X变量，我的Y变量，并希望基于一个单独的Z变量(人口)对回归进行加权。在Python中如何做到这一点？
浏览 19提问于2021-03-26得票数 0
我想要集成三到四个回归模型:如GBDT，XGBDT，SVM。我知道分类器有votingC = VotingClassifier()。我想知道是否有一些方法或函数来建立集成回归模型。现在，我只知道为每种型号设定简单的权重。用python建立集成回归模型的其他好方法怎么样？谢谢!
浏览 0提问于2017-07-14得票数 -1
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我是Python的新手，我想要拟合一个岭二项回归。我知道二项式回归可以在以下网址获得：
我还知道带有L2惩罚的逻辑回归可以用sklearn.linear_model拟合。
因为binomial是Bernoulli的总和，所以我可以在将我的二项式结构化数据转换为Bernoulli结构后，通过更改它的第i行来使用scikit：
(size_i，success_i)
转换成长度为size_i的向量，记录success_i 1和size_i - success_i 0。但是，这对我不起作用，因为size_i非常大。
有没有办法用Python拟合二项岭回归？
浏览 0提问于2016-04-06得票数 0
所以我不得不用python创建一个线性回归，但是这个数据集有800多列。有没有办法查看哪些列对线性回归模型的贡献最大？谢谢。
浏览 0提问于2021-03-06得票数 0
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? 我有一个如图所示的数据集。我需要对这个数据集应用Logistic回归，并尝试预测R的正确结果。问题是R可以假设3个不同的值，如图(W，L，D)所示。我如何构建它以与逻辑回归一起工作？我正在使用python和sklearn逻辑回归。
浏览 15提问于2020-01-18得票数 0
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我想从零开始在python中实现Logisitic回归。其中的职能如下：
乙状体
成本
费米农
Logistic回归评价
我想知道，在python中从零开始是一个很好的开始。任何关于如何和什么才是好的指导。我知道这些函数的理论，但我在寻找一个更好的复调答案。
我使用了octave，我做得很好，但是不知道如何在python中开始，因为OCtave已经设置了这些包来完成工作。
浏览 6提问于2013-12-02得票数 1
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python的scikit-learn有适用于稀疏数据的回归模型吗？
我四处搜寻，发现“稀疏线性回归”模块，但它似乎过时了。(我想，它太老了，当时叫'scikits-learn‘。)
浏览 0提问于2015-04-06得票数 6
我想建立一个随机森林回归模型来模拟计数数据(泊松分布)。默认的'mse‘损失函数不适用于此问题。有没有一种方法可以定义自定义损失函数并将其传递给Python中的随机森林回归器(Sklearn等)？
有没有什么实现可以将Python中的计数数据放入任何包中？
浏览 4提问于2018-03-26得票数 7
我正在尝试做epsilon支持向量回归。
在这个页面中，grid.py用于分类，gridregression.py用于回归以选择最佳参数。
我下载并安装了Python2.7。我将这两个".py“文件放到Python的C:\Python27目录中。我启动了IDLE (Python GUI)并编写了代码python grid.py heart_scale，您可以在Libsvm包的自述文件中找到该代码。然而，我得到了“无效语法”错误。因此，我将"python“更改为"Python27”(这是目录的名称)。但是，我仍然得到相同的错误。我在网上查了一下，没有找到解决方案。你有什么
浏览 2提问于2012-12-25得票数 0
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我正试图将R代码转换为Python，但在复制R{stats}函数时遇到了麻烦，该函数包含“权重”，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用状态模型库在Python中简单地运行一个加权线性回归。
通过搜索Statsmodels问题，我找到了和，这使我认为这在Statsmodels中是不可能的。
是否有可能在Statsmodels中向GLM模型添加权重，或者是否有更好的方法在python中运行加权线性回归？
浏览 6提问于2016-11-30得票数 1
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我想知道一种用Python进行方差分析(协方差分析)的方法。这基本上是回归线的统计比较。我知道Python可以做方差分析，也可以做与Scipy.stats拟合的回归曲线。如果可能的话，我不知道如何把它们组合在一起才能得到一个有效的方差分析。
浏览 9提问于2010-05-26得票数 10
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Python中的约束线性回归
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我有一个表格的回归问题：
y = X b
其中，y是响应向量，X是输入变量的矩阵，b是我正在搜索的拟合参数的向量。
Python为解决这种形式的问题提供了b = numpy.linalg.lstsq( X , y )。
然而，当我使用它时，我倾向于获得b组件的非常大或极小的值。
我想要执行同样的fit，但是将b的值限制在0到255之间。
看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一种选择，但我发现对于我感兴趣的问题的大小，它非常慢(X类似于3375 by 1500，希望更大)。
是否还有其他Python选项来执行约束最小二乘匹配？
或者有用于执行或Ridge回归的p
浏览 4提问于2012-04-14得票数 23
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我正在比较C++和Python计算的数值结果。在C++中，我利用LAPACK的sgels函数计算一个线性回归问题的系数。在Python中，我使用Numpy的linalg.lstsq函数来执行类似的任务。
sgels和linalg.lstsq使用的方法之间的数学区别是什么？
在数值比较结果(即回归系数)时，预期误差(例如6个显著数字)是什么？
FYI:我绝不是C++或Python，这使得我很难理解函数内部发生了什么。
浏览 20提问于2017-01-13得票数 2
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我阅读了Andrew NG的机器学习教程，在线性回归中遇到了梯度下降。当我尝试使用Python查找同样的内容时，我在youtube教程中找到了：
这里使用最佳拟合斜率进行线性回归。请建议什么时候使用哪一个？最优拟合或相似过程能用于高次多项式吗?能用于多元线性回归吗？
向Souvik Saha Bhowmik致敬
浏览 2提问于2016-10-20得票数 0
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我正在开发一个Python应用程序，它涉及对实时数据运行回归分析，并将两者绘制成图表。也就是说，应用程序将获得实时数据，并且回归模型会随着数据的更新而重新计算。请注意，我希望在同一张图表中同时绘制输入(数据)和输出(回归分析)。
我之前在Matplotlib上做过一些工作。这是最好的框架吗？它似乎是相当静态的，我找不到任何类似于我上面的好例子。对我来说，它似乎也相当臃肿。性能是关键，所以如果有任何占用空间小的快速python图表框架，我会洗耳恭听……
浏览 2提问于2010-07-28得票数 6
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我正在寻找不那么知名的回归模型，如果可能的话，寻找一个实现它的python库。
在我的箭袋里：
广义线性模型，线性，拉索，岭.
基于决策树的模型:购物车，随机森林，梯度提升决策树(xgb，lightgbm，catboost)
支持向量机
Knn回归
神经网络
是否有较少人知道的回归算法？我正在寻找替代模式，以增加我的箭袋。
浏览 0提问于2020-07-23得票数 1
我试图使用AR(p)进行MLE回归，从statsmodels.tsa.ar_model导入AutoReg，ar_select_order导入模块AutoReg，但是这个ImportError不断出现。如何解决这个问题？还有其他方法可以用Python进行自回归吗？
浏览 6提问于2020-02-24得票数 6
1回答
我有一个用于LGBM (python API)模型的PMML，但我想将校准函数应用于预测。校准函数的一个例子是S形回归或等张回归。不确定如何将其添加到现有的PMML中。
浏览 3提问于2020-07-23得票数 0
我在Python中使用statsmodels.formulas.api.quantreg()进行分位数回归。我发现，在拟合分位数回归模型时，可以选择指定回归系数的置信区间的显着性水平，而置信区间结果出现在拟合的摘要中。
用什么统计方法来生成回归系数的置信区间？它似乎没有文档化，而且我已经仔细研究了quantile_regression.py和summary.py的源代码，以便在没有运气的情况下找到它。有人能解释一下这件事吗？
浏览 6提问于2015-01-28得票数 2
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我们有一个客户发布原始数据，并试图在Pivottable.JS上应用线性回归。我们在X轴上有月份(Mon-YY)和No.Y轴上的问题。我用Python写了一个线性回归函数，它返回一个数组或任何对象。让我们假设我们正在使用条形图，如何在它上面打印一条线性回归趋势线？
浏览 9提问于2018-02-05得票数 0
为了加快ETL作业的执行速度，我用Cython而不是python实现了一个回归算法。
不幸的是，我找不到任何文档，如何在AWS Glue作业中正确集成。
我想在python胶水作业中导入Cython回归模块，如下所示：
from regression import reg
通常，Cython脚本必须使用setup.py脚本构建，然后才能导入。在AWS胶水作业中正确集成的最佳方法是什么？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 1提问于2021-04-09得票数 0
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最近我发现了一篇关于回归聚类算法的有趣文章，它既可以处理回归任务，也可以处理聚类任务：
我只是好奇--有没有什么技术(库)可以通过Python做到这一点？谢谢!
浏览 11提问于2016-08-29得票数 5
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我是机器学习和Python的新手。我正在尝试理解什么时候使用sklearn.linear_model中的函数(线性回归和逻辑回归)，以及什么时候实现我自己的代码。任何建议或参考将非常感谢。
向Souvik致敬
浏览 0提问于2016-10-25得票数 0
2回答
我想要做的是基于一个特性中的值构建一个回归器。也就是说，我有一些列，其中一个列更重要(假设它是gender) (当然，它不同于目标值Y)。
我想说：
如果gender是男性，那么使用randomForest回归器
否则，使用另一个回归器。
您知道在python中是否可以使用sklearn或任何其他库吗？
浏览 2提问于2016-02-01得票数 4
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当我在scikit learn python包中做逻辑回归时，我有一个问题。
当数据的样本数为1或0时，我想对样本权重进行logistic回归。但是，我有一些数据，所以我不能为每个数据获取相同数量的样本。
浏览 0提问于2017-09-14得票数 3
我正在开发一个面板数据集，其中包括450家公司5年的日股票回报率和5年的每日ESG评分(动量为基础)。我想回归股票回报的每日ESG评分，保持坚定和固定的效果。我在python中使用了linearmodels.panel函数，并在运行实体和时间效应的回归之前设置了索引(‘Stock“，"Date")。在回归结果中，实体数显示450个，这是完美的，但时间周期显示为1800年。我想知道python是如何捕捉时间效应的?它是基于年份还是其他方式?我想要的是一年固定效应，在特定的一年中，所有公司都有相同的指示变量。有人能帮助我以正确的方式吗？。
浏览 6提问于2022-02-16得票数 1
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我想用python计算多元线性回归。我找到了这个用于简单线性回归的代码
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import *
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 4, 5])
n = np.max(x.shape)
X = np.vstack([np.ones(n), x]).T
a = np.linalg.lstsq(X, y)[0]
所以，a是系数，但是我不明白[0]是什么意思？
如何更改代码以获得多个线性回归？
浏览 6提问于2013-07-16得票数 7
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