因变量

线性回归算法

线性回归（Linearregression）是一种利用线性函数对自变量（特征）和因变量之间的关系进行建模的方法。线性回归是机器学习中一种广泛使用的基本回归算法。
LYRIQ777·2023-07-14 06:38

MATLAB基本语法之灰色关联分析

灰色关联分析用于系统分析实例1介绍：灰色关联分析是一种根据自变量图形与因变量图形的相似度进行判断相关性的一种方法%导入数据一个6*4的矩阵loadgdp.mat%我们也可以自己在工作区新建变量X，把Excel
衾许°·2023-06-24 05:52

汇编语言中常见的“constant expected”错误及其解决方法

一、“constantexpected”错误的原因变量或常量没有被正确声明汇编语言中，变量和常量需要事先声明并初始化才能在程序中使用。如果这些值没有被正确声明或没有被初始
网创学长·2023-06-23 01:29

拓端tecdat|R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

p=6761原文出处：拓端数据部落公众号在逻辑回归中，我们将二元因变量Y\_i回归到协变量X\_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索beta\_1和beta\_2的后验Yi到协变量Xi。
·2023-06-22 11:30

回归模型中的哑变量

2019-02-22，星期五，晴在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒
医博云天·2023-06-22 09:11

Matlab学习|绘图|多图基本绘制|legend函数使用

代码总览%设置自变量与因变量x=-2*pi:pi/100:2*pi;y_1=sin(x);y_2=cos(x);%绘图p1=plot(x,y_1);holdonp2=plot(x,y_2);holdon
zzztutu·2023-06-21 09:52

统计学_贾俊平——思考题第12章多元线性回归

（1）多元回归模型：设因变量为yyy，kkk个自变量分别为x1,x2,...,xkx_1,x_2,...,x_kx1,x2,...,xk，描述因变量yyy如何依赖于自变量x1,x2,...,xkx_1,
小平凡的记录·2023-06-21 07:33

二、PyTorch气温预测项目实战

一、数据集预处理1，数据集介绍训练数据集：temps.csv免费下载链接数据集主要包括348条样本，共8个自变量，1个因变量自变量因变量year：年actual：当天的真实最高温度month：月day：
beyond谚语·2023-06-20 11:38

三角函数

三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。也可以等价地用与单位圆有关的各种线段的长度来定义。
崔天译·2023-06-19 05:08

机器学习之线性回归

总结来说，它是一种研究自变量和因变量的关系，是指一种预测性的建模技术。
平平平安喔·2023-06-19 01:54

记录一个因变量遮蔽引起的“友尽”级bug

之前在翻译学习EOPL过程中回顾以前的代码时发现一个让人后背发凉的隐患，一种极其罕见、但是一旦出现就难以发现并可能造成非常大影响的bug，本文就记录下这个问题。问题场景下面来看一段常见的示例程序：publicclassDemoActivityextendsActivity{publicstaticfinalStringTAG=DemoActivity.class.getSimpleName();@
乐征skyline·2023-06-18 08:34

机器学习之逻辑回归模型

例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。逻辑回归它通过建立一个逻辑回归模型来预测输入样本属于某
AI医疗·2023-06-18 00:28

6.4 构建并评价回归模型

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型6.4.2评价回归模型小结6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型  按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如图所示：  在回归模型中，自变量与因变量具有相关关系
清木!·2023-06-17 12:37

线性混合模型、广义线性模型等

一般线性模型:是扩展了自变量取值的范围广义线性模型:是扩展了因变量取值的范围：广义可加模型:可以看做是对广义线性模型的扩展，扩展了因变量与自变量的关系形式。
飘乐云·2023-06-17 05:18

day09——线性回归

API四、实操：波士顿房价预测1，数据来源：scikit-learn2，数据特征：3，回归性能评估4，代码一、什么是线性回归1，定义与公式定义：线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量
张嘉烘·2023-06-16 20:53

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

查看数据其中Y为因变量，时间、Y1、Y2为自变量。读取数据data=read
·2023-06-16 14:56

ML算法——逻辑回归随笔【机器学习】

文章目录3、逻辑回归3.1、理论部分3.2、sklearn实现3.3、案例3、逻辑回归3.1、理论部分LogicRegression(LR)，逻辑回归的因变量是二分类的，而不是连续的。
来杯Sherry·2023-06-15 22:09

统计|如何简单理解单因素方差分析

散点图讲解圆点就是样本投诉服务次数X代表行业内的投诉次数的平均值水平虚线代表整体的平均值折线就是将组内平均值连起来图中的数据在下面每一个都会使用到方差分析简要介绍检验多个总体均值是否相等研究分类型自变量对数值型因变量的影响方差
执念斩长河·2023-06-15 02:03

数据科学导论

数据科学导论》重点归纳第1~4章数据科学研究的问题边角广泛，只要是和数据收集、清洗整理、分析和挖掘有关的问题都是数据科学要研究的问题；数据科学的主要方法：有监督学习、无监督学习、半监督学习；有监督学习中，既存在因变量
乄北城以北乀·2023-06-15 01:00

R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表，它们的效果大小的估计值和置信区间，每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本
·2023-06-14 23:37

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型，分类主要是预测分类标号(离散属性)，而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。
weixin_39640262·2023-06-14 11:38

python数据分析与挖掘实战—第5章（挖掘建模）（1）

预测：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值，建立两种或两种以上变量间相互
不断努力的统计小张·2023-06-14 11:08

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。
·2023-06-13 23:59

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性
·2023-06-13 23:26

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据

当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。
·2023-06-13 23:22

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性
·2023-06-13 23:42

Python--常量和变量

Python--常量和变量引例一、常量二、变量1.定义2.变量的赋值3.变量和变量值的关系4.标识符、变量名、关键字引例函数y=kx+b中，x为自变量，y为因变量，b为常数。
墨上烟雨·2023-06-13 10:57

【学术小白如何写好论文】文献综述

一般来说，我们可以从自变量、因变量、研究领域、学术
4576号菜鸟·2023-06-13 03:24

数据分析项目——深圳二手房价分析及价格预测

目录一、需求说明1.1基本任务1.2任务目的1.3测试数据二、概要设计说明三、详细设计3.1数据检测模块3.2因变量分析模块3.3自变量分析模块3.4可视化模块3.5建立预测模型模块3.6预测模块一、需求说明深圳二手房数据分析及价格预测的总体目标
Deng_insist·2023-06-13 02:12

逻辑回归与决策树回归

假设在自变量xi1、xi2…xip的作用下，因变量y取值为1和0的二值变量，其取值为1的概率为pi，则可以表示为：相反，y取值为0的概率即：对y取值为1的概率与取值为0的概率的比值取自然对数：即可得到逻辑回归函数
.叹服·2023-06-12 13:57

异常检测学习笔记 三、线性回归方法、主成分分析、支持向量机

寻找响应（因变量）和解释变量（自变量）之间的线性关系，比如下面的图表，是关于考试成绩和学习时间的数据，一组正常数据，一个带异常点的数据。直线拟合的垂直距离用于计算分数。
坐望云起·2023-06-12 03:22

回归分析预测技术介绍

回归方法有许多种，可通过3种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1）依据相关关系中自
CyAuroras·2023-06-11 06:44

Python3数据分析与挖掘建模（10）复合分析-交叉分析与实现示例

通过对不同因素水平的组合进行实验或观测，研究者可以探索这些因素对结果变量（也称为因变量）的影响。复合
鮀城小帅·2023-06-10 15:25

r2_score使用方法

R2_score=1，样本中预测值和真实值完全相等，没有任何误差，表示回归分析中自变量对因变量的解释越好。R2_score=0。此时分子等于分母，样本的每项预测值都等于均值。
*Snowgrass*·2023-06-09 18:14

回归模型评价指标R2_score

若用yiy_iyi表示真实的观测值，用yˉ\bar{y}yˉ表示真实观测值的平均值，用yi^\hat{y_i}yi^表示预测值,则：回归平方和：SSR即估计值与平均值的误差，反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和
清木!·2023-06-09 18:09

第34步 机器学习实战DLC：不平衡数据处理（上）

我们先来看看小Chat怎么说的：顾名思义，就是你的因变量1和0的样本数差距有点大，大到影响了模型性能。举个栗子，一个盒子里有100个红球，10个黄球，我们随机盲抽一个球，然后猜颜色，你会怎么猜？
Jet4505·2023-06-09 17:05

机器学习能够解决的基本问题

它能够解决的问题主要可以分为三个类别：回归问题分类问题聚类问题每个问题有其运用到的不同的场景，根据不同的场景选用不同的模型分类问题分类问题，我们就将机器学习的过程看做是寻找一个复杂的函数的过程，在准备数据集时，需要同时准备自变量和因变量
二月w·2023-06-09 17:01

一文搞懂R(相关系数)与R^2(决定系数)

公式：公式解释：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘积。协方差：两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。为什么要除标准差：标准化。
awk_bioinfo·2023-06-09 17:30

Matlab计算决定性系数（拟合优度）R2

决定系数反应了因变量yyy的波动有多少百分比能被xxx的波动所描述，即表征因变量yyy的变异中有多少百分比可由自变量xxx来解释。
大雨海深·2023-06-09 17:59

统计-R(相关系数)与R^2(决定系数)傻傻分不清

spearman,pearson,kendall公式：ρ=Cov(X,Y)σXσY\rho=\frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}ρ=σXσYCov(X,Y)解释：自变量X和因变量
irober·2023-06-09 17:28

单变量线性回归

因为披萨的价格是连续值，所有它是回归问题把直径看成自变量(以后也称特征值)，价格看成因变量，可以先通过作图看出二者的关系：'''查看样本数据'''%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib
伪_装·2023-06-09 06:09

需求第一定律

实际上价格是自变量，需求量是因变量。价格上下浮动，需求量随之减少或增加。需求量和需求有差别。其他条件不变，价格变化会促使需求量改变
爱moon·2023-06-09 02:05

每日一书《数据思维》

图片发自App四，什么样的问题才可被看成是数据分析，需要找出这两个变量:因变量Y：因为别人的改变而改变的变量，这是业务的核心诉求。自变量X：用来解释因变量Y的相关变量，通俗点说，自变量X的改变，影响
趁早小迷妹·2023-06-09 01:24

Python多元线性回归预测模型实验完整版

一元线性回归模型反映的是单个自变量对因变量的影响，然而实际情况中，影响因变量的自变量往往不止一个，从而需要将一元线性回归模型扩展到多元线性回归模型。如果构建多元线性回归模型的数据集包含n个观测、p+1
路上阡陌·2023-06-08 18:28

导数、偏导数、梯度、方向导数、梯度下降、二阶导数、二阶方向导数

为了清晰理解，先对这几个术语对应的具体内容形式做了一个总结，如下：导数：函数（因变量对应实数值）偏导数：函数（因变量对应实数值）梯度：向量（向量的每一维对应偏导数）方向导数：函数（因变量对应实数值）梯度下降
大豆木南·2023-06-08 13:54

【应用回归分析】CH3 回归参数的估计5——Box-Cox变换

目录一、Box-Cox变换的含义二、lambda的确定三、Box-Cox变换的具体步骤四、举例一、Box-Cox变换的含义Box-Cox变换是对回归因变量Y的如下变换：这里的是一个待定变换参数。
数据人的自我救赎·2023-06-08 02:09

python绘制散点图

前言散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
ZGlenfiddich·2023-06-07 20:05

ML算法——线性回归随笔【机器学习】【六一创作】

文章目录10、线性回归10.1、理论部分10.2、sklearn实现10.3、案例10、线性回归10.1、理论部分利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的方法。
来杯Sherry·2023-06-07 05:57

matplotlib使用——散点图(散点图画法，自定义坐标轴，标题以及坐标轴显示中文，设置散点形状)

1.简单使用示例'''散点图；scatter(x,y,color,s)x:自变量y:因变量color:颜色s:散点的大小'''importmatplotlib.pyplotasplt#定义自变量和因变量
徕胖·2023-06-07 04:16

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性
·2023-06-06 23:26
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