Multi-variate regression mit NumPy Python?

Ist es möglich, führen Sie multi-variate regression in Python mit NumPy?

In der Dokumentation hier deutet darauf hin, dass es ist, aber ich finde keine weitere details über das Thema.

InformationsquelleAutor djq | 2010-05-09
  1. 3

    Ja, laden Sie diese ( http://www.scipy.org/Cookbook/OLS?action=AttachFile&do=get&target=ols.0.2.py ) von http://www.scipy.org/Cookbook/OLS

    Oder Sie können installieren Sie R und python-R-link. R kann alles.

    • Ich bin derzeit mit R, aber ich überlegte, dass die Berechnung nur python, für die Leichtigkeit des Teilens.
    • Es funktioniert nicht mehr (ich habe es zu entsprechen Python 3, also es laufen; aber die ersten test abgestürzt Python-interpreter keine Fehlermeldung). Weiß jemand, wie man es aktualisieren?
    InformationsquelleAutor wisty
  2. 2

    Die Webseite, mit der Sie verknüpft erwähnt numpy.linalg.lstsq zu finden, die den Vektor x
    das minimiert |b - Ax|. Hier ist ein kleines Beispiel, wie es verwendet werden kann:

    Wir zunächst das setup einige "zufällige" Daten:

    import numpy as np
c1,c2 = 5.0,2.0
x = np.arange(1,11)/10.0
y = c1*np.exp(-x)+c2*x
b = y + 0.01*max(y)*np.random.randn(len(y))
A = np.column_stack((np.exp(-x),x))
c,resid,rank,sigma = np.linalg.lstsq(A,b)
print(c)
# [ 4.96579654  2.03913202]
    InformationsquelleAutor unutbu
  3. 1

    Vielleicht möchten Sie sich in die scipy.optimieren.leastsq Funktion. Es ist ziemlich kompliziert, aber ich glaube mich zu erinnern, dass das, was ich Aussehen würde, wenn ich wollte, zu tun eine multivariate regression. (Es ist eine Weile gewesen, und so konnte ich misremembering)

    InformationsquelleAutor David Z
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