Hướng dẫn python linear regression quadratic - hồi quy tuyến tính python bậc hai
Hồi quy đa thức là một dạng hồi quy tuyến tính trong đó mối quan hệ giữa biến độc lập x và biến phụ thuộc y được mô hình hóa dưới dạng đa thức bậc n. Hồi quy đa thức phù hợp với mối quan hệ phi tuyến giữa giá trị của x và giá trị trung bình có điều kiện tương ứng của y, được ký hiệu là E (y | x) là một dạng hồi quy tuyến tính trong đó mối quan hệ giữa biến độc lập x và biến phụ thuộc y được mô hình hóa dưới dạng đa thức bậc n. Hồi quy đa thức phù hợp với mối quan hệ phi tuyến giữa giá trị của x và giá trị trung bình có điều kiện tương ứng của y, được ký hiệu là E (y | x) Show Nội dung chính ShowShow
1. Tại sao dùng hồi quy đa thức:
2. Công dụng của hồi quy đa thức:3. Hồi quy đa thức trong Python:
Kiểm tra lượng dư. Nếu chúng ta cố gắng điều chỉnh một mô hình tuyến tính cho phù hợp với dữ liệu cong, thì một biểu đồ phân tán của phần dư (trục Y) trên bộ dự đoán (trục X) sẽ có các bản vá của nhiều phần dư dương ở giữa. Do đó trong tình huống như vậy là không thích hợp. Một giả định trong phân tích hồi quy tuyến tính bội thông thường là tất cả các biến độc lập là độc lập. Trong mô hình hồi quy đa thức, giả thiết này không được thỏa mãn. Chúng về cơ bản được sử dụng để xác định hoặc mô tả hiện tượng phi tuyến tính như: Tốc độ phát triển của các mô. Tiến triển của dịch bệnh Phân bố đồng vị cacbon trong trầm tích hồ Mục tiêu cơ bản của phân tích hồi quy là mô hình hóa giá trị kỳ vọng của một biến phụ thuộc y theo giá trị của một biến độc lập x. Trong hồi quy đơn giản, chúng ta sử dụng phương trình sau: y = a + bx + e Ở đây y là biến phụ thuộc, a là hệ số chặn của y, b là hệ số góc và e là tỷ lệ lỗi. Trong nhiều trường hợp, mô hình tuyến tính này sẽ không hoạt động. Ví dụ, nếu chúng ta phân tích quá trình sản xuất tổng hợp hóa học theo nhiệt độ mà quá trình tổng hợp diễn ra trong những trường hợp như vậy, chúng ta sử dụng mô hình bậc hai 3. Hồi quy đa thức trong Python:Ưu điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức: Nhược điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức Có một số mối quan hệ mà một nhà nghiên cứu sẽ giả thuyết là đường cong. Rõ ràng, loại trường hợp như vậy sẽ bao gồm một số hạng đa thức.
Kiểm tra lượng dư. Nếu chúng ta cố gắng điều chỉnh một mô hình tuyến tính cho phù hợp với dữ liệu cong, thì một biểu đồ phân tán của phần dư (trục Y) trên bộ dự đoán (trục X) sẽ có các bản vá của nhiều phần dư dương ở giữa. Do đó trong tình huống như vậy là không thích hợp. Một giả định trong phân tích hồi quy tuyến tính bội thông thường là tất cả các biến độc lập là độc lập. Trong mô hình hồi quy đa thức, giả thiết này không được thỏa mãn.
Chúng về cơ bản được sử dụng để xác định hoặc mô tả hiện tượng phi tuyến tính như: Tốc độ phát triển của các mô.
Tiến triển của dịch bệnh Phân bố đồng vị cacbon trong trầm tích hồ
Mục tiêu cơ bản của phân tích hồi quy là mô hình hóa giá trị kỳ vọng của một biến phụ thuộc y theo giá trị của một biến độc lập x. Trong hồi quy đơn giản, chúng ta sử dụng phương trình sau:
y = a + bx + e
Ở đây y là biến phụ thuộc, a là hệ số chặn của y, b là hệ số góc và e là tỷ lệ lỗi.
Ưu điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức:
Nhược điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức
Chúng về cơ bản được sử dụng để xác định hoặc mô tả hiện tượng phi tuyến tính như:mọi lúc mọi nơi tại đây. Tốc độ phát triển của các mô.
Mục tiêu cơ bản của phân tích hồi quy là mô hình hóa giá trị kỳ vọng của một biến phụ thuộc y theo giá trị của một biến độc lập x. Trong hồi quy đơn giản, chúng ta sử dụng phương trình sau:
Nói chung, chúng ta có thể mô hình hóa nó cho giá trị thứ n.
Bước 3: Kết hợp hồi quy tuyến tính với tập dữ liệu Phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính Trên hai thành phần. |