回归模型

用 Python 练习统计学面试题

Conor Dewey

Data Scientist, Squarespace

入门

  相关散点图

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假设

  • 线性关系
  • 误差服从正态分布
  • 同方差性
  • 观测相互独立
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线性回归

线性拟合

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线性回归

线性回归公式

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示例：线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lm = LinearRegression()
lm.fit(X_train, y_train)

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, 
                    n_jobs=None, normalize=False)
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示例：线性回归

coef = lm.coef_
print(coef)

[0.79086669]
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逻辑回归

  逻辑回归可视化

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逻辑回归

  Sigmoid 函数

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示例：逻辑回归

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(solver='lbfgs')
clf.fit(X_train, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, 
                   dual=False, fit_intercept=True, 
                   intercept_scaling=1,
                   max_iter=100, multi_class='warn',
                   n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=None, solver='lbfgs',
                   tol=0.0001, verbose=0, 
                   warm_start=False)
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示例：逻辑回归

coefs = clf.coef_
print(coefs)

[[0.4015177  3.85056451]]

accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(accuracy)

0.8583333333333333
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总结

  • 回顾
  • 假设
  • 线性回归
  • 逻辑回归
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让我们为面试做准备！

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