Hướng dẫn line fitting python - trăn phù hợp dòng
|
Tính hồi quy bình phương nhỏ nhất tuyến tính cho hai bộ đo. Nội dung chính ShowShow Hai bộ đo. Cả hai mảng phải có cùng độ dài. Nếu chỉ X được đưa ra (và result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)9), thì đó phải là một mảng hai chiều trong đó một chiều có chiều dài 2. Hai bộ đo sau đó được tìm thấy bằng cách tách mảng dọc theo chiều dài-2. Trong trường hợp result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)9 và x là mảng 2x2, result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)1 tương đương với result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)2.thay thế {‘hai mặt,’ Ít hơn, ’lớn hơn}, tùy chọn{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, optionalthay thế {‘hai mặt,’ Ít hơn, ’lớn hơn}, tùy chọn{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, optional Xác định giả thuyết thay thế. Mặc định là ‘hai mặt. Lựa chọn tiếp theo đã khả thi:
Mới trong phiên bản 1.7.0. Trả lại phiên bảnresultresult = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)3 instanceresult result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)3 instance Giá trị trả về là một đối tượng với các thuộc tính sau: độ dốcfloatfloatĐộ dốc của đường hồi quy. InterceptFloatfloatfloatChặn đường hồi quy. rvaluefloatfloatfloatHệ số tương quan Pearson. Hình vuông của result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)4 bằng với hệ số xác định.PvalueFloatfloatfloat Giá trị p cho một thử nghiệm giả thuyết có giả thuyết null là độ dốc bằng không, sử dụng thử nghiệm Wald với phân phối t của thống kê thử nghiệm. Xem thay thế ở trên cho các giả thuyết thay thế. StderrfloatfloatfloatLỗi tiêu chuẩn của độ dốc ước tính (gradient), theo giả định về tính quy tắc còn lại. intercept_stderrfloatfloatfloatLỗi tiêu chuẩn của chặn ước tính, theo giả định về tính quy tắc còn lại. Ghi chú Thiếu giá trị được coi là theo cặp khôn ngoan: Nếu thiếu một giá trị trong x, giá trị tương ứng trong y được che dấu. Để tương thích với các phiên bản SCIPY cũ hơn, giá trị trả về hoạt động giống như result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)5 có độ dài 5, với các trường result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)6, result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)7, result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)4, result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)9 và >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy import stats >>> rng = np.random.default_rng()0, vì vậy người ta có thể tiếp tục viết: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)0 Tuy nhiên, với phong cách đó, lỗi tiêu chuẩn của chặn không có sẵn. Để có quyền truy cập vào tất cả các giá trị được tính toán, bao gồm lỗi tiêu chuẩn của chặn, hãy sử dụng giá trị trả về làm đối tượng với các thuộc tính, ví dụ: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr) Ví dụ >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy import stats >>> rng = np.random.default_rng() Tạo một số dữ liệu: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)3 Thực hiện hồi quy tuyến tính: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)4 Hệ số xác định (r-bình phương): result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)5 Vẽ dữ liệu cùng với dòng được trang bị: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)6  Tính toán khoảng tin cậy 95% trên độ dốc và chặn: result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)7 result = linregress(x, y) print(result.intercept, result.intercept_stderr)8 Linreatic trong Python là gì?Hồi quy tuyến tính sử dụng mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu để vẽ một đường thẳng qua tất cả chúng. Dòng này có thể được sử dụng để dự đoán các giá trị trong tương lai. Trong học máy, dự đoán tương lai là rất quan trọng.uses the relationship between the data-points to draw a straight line through all them. This line can be used to predict future values. In Machine Learning, predicting the future is very important.uses the relationship between the data-points to draw a straight line through all them. This line can be used to predict future values. In Machine Learning, predicting the future is very important. SCIPY thống kê linreators là gì?scipy.stats.linregre (x, y = none) [nguồn] Tính toán đường hồi quy. Điều này tính toán hồi quy bình phương nhỏ nhất cho hai bộ đo.Calculate a regression line. This computes a least-squares regression for two sets of measurements.Calculate a regression line. This computes a least-squares regression for two sets of measurements. Làm thế nào để bạn làm phù hợp với tuyến tính trong Python?Làm thế nào để bạn phù hợp với một dòng hồi quy trên một âm mưu phân tán trong Python? Làm thế nào để bạn phù hợp với một dòng hồi quy trên một âm mưu phân tán trong Python?Tham số, yarray_likex, yarray_like |
