Hồi quy bộiHồi quy bội giống như hồi quy tuyến tính, nhưng với nhiều hơn một giá trị độc lập, có nghĩa là chúng ta cố gắng dự đoán một giá trị dựa trên hai hoặc nhiều biến.two or more variables. Show Hãy xem bộ dữ liệu bên dưới, nó chứa một số thông tin về xe hơi.
Cooper VwLên!
Fabia Mercedes Một lớp học
Ford Fiesta
Audi It is common to name the list of independent values with a upper case X, and the list of dependent values with a lower case y. A1
Hyundai I20
Suzuki
NhanhHonda Công dân Hundai I30 Opel Astra xe BMW Result:Mazda Nhanh Tiêu điểmMondeo Phù hiệu C-Class NhanhHonda Công dân Hundai I30 Opel print(regr.coef_) Result:Mazda NhanhTiêu điểm Mondeo Phù hiệu C-Class Octavia Volvo S60 NhanhHonda Công dân Hundai I30 Opel PRESICTIONCO2 = regr.predict ([[3300, 1300]])) In (PrevictionCo2) Result:Chạy ví dụ » Chúng tôi đã dự đoán rằng một chiếc xe có động cơ 1,3 lít và trọng lượng 3300 kg, sẽ giải phóng khoảng 115 gram CO2 cho mỗi km mà nó lái. Trong đó cho thấy hệ số 0,00755095 là chính xác: 107.2087328 + (1000 * 0,00755095) = 114.75968 Hồi quy tuyến tính đa biến là gì?Hồi quy đa biến là một kỹ thuật được sử dụng để đo mức độ mà các biến độc lập khác nhau và các biến phụ thuộc khác nhau có liên quan tuyến tính với nhau.Mối quan hệ được cho là tuyến tính do mối tương quan giữa các biến.a technique used to measure the degree to which the various independent variable and various dependent variables are linearly related to each other. The relation is said to be linear due to the correlation between the variables.
Sự khác biệt giữa hồi quy tuyến tính và hồi quy đa biến là gì?Các điểm chính trong khi hồi quy tuyến tính chỉ có một biến độc lập ảnh hưởng đến độ dốc của mối quan hệ, hồi quy bội kết hợp nhiều biến độc lập.Mỗi biến độc lập trong hồi quy bội có hệ số riêng để đảm bảo mỗi biến được cân nhắc một cách thích hợp.Whereas linear regress only has one independent variable impacting the slope of the relationship, multiple regression incorporates multiple independent variables. Each independent variable in multiple regression has its own coefficient to ensure each variable is weighted appropriately. |