Многофакторная множественная регрессия с использованием библиотек Python - PullRequest
1 голос
/ 15 февраля 2020

Существует ли какая-либо библиотека для выполнения многомерной множественной регрессии (множественной регрессии с несколькими зависимыми переменными) в Python?

Поздравления и заранее спасибо

1 Ответ

1 голос
/ 16 февраля 2020

Вы можете попробовать модули в sklearn, переменная отклика может быть 2 или более размерной, и я думаю, что она работает для OLS (линейная регрессия), лассо, гребень. Модели в statsmodels могут сделать только 1 ответ (только что проверил) ).

Пример набора данных:

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data= iris['data'],
                     columns= iris['feature_names'] )

df.shape
(150, 4)

Теперь мы подходим:

from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(df[['sepal length (cm)']],df[['petal length (cm)','petal width (cm)']])
clf.coef_

array([[1.85843298],
       [0.75291757]])

Вы можете видеть, что коэффициенты такие же, как при подборе одного ответа в этот случай:

clf.fit(df[['sepal length (cm)']],df[['petal width (cm)']])
clf.coef_
array([[0.75291757]])
...