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《一元线性回归》PPT课件一元线性回归是一种用于探索变量之间关系的统计方法本课件将介绍一元线性回归的基本概念、模型、参数估计、模型评估以及实现Python一元线性回归简介-一元线性回归是一种分析两个变量之间线性关系的方法在这一节中,我们将介绍一元线性回归的定义、使用场景以及它的重要性一元线性回归线性回归模型-简单线性回归模型1一个自变量和一个因变量之间的线性关系多元线性回归模型2多个自变量和一个因变量之间的线性关系线性回归模型的假设3包括线性关系、平均误差为零、误差具有相同的方差、误差相互独立等一元线性回归模型参数估计-最小二乘法1通过最小化观测值和模型预测值之间的平方误差来估计模型参数矩阵求导2使用矩阵求导的方法来计算模型参数的最优解梯度下降法3通过迭代的方式逐步优化模型参数,使得模型预测值与观测值之间的差距最小一元线性回归模型评估-对模型误差的描述1通过各种指标来描述模型预测值和观测值之间的差距平均绝对误差2计算模型预测值和观测值之间差距的绝对值的平均值均方误差3计算模型预测值和观测值之间差距的平决定系数方的平均值4衡量模型对观测值的解释能力,取值范围从到01一元线性回归实现-Python导入数据特征工程使用的库导入数据集选择合适的特征并对其进行处理Python pandas划分数据集训练模型将数据集划分为训练集和测试集使用训练集数据训练线性回归模型预测结果模型评价使用测试集数据对模型进行预测使用评价指标对模型的性能进行评估。