更新時間:2021-05-04 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
線性回歸定義與公式
線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程(函數(shù))對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標(biāo)值)之間關(guān)系進行建模的一種分析方式。
特點:只有一個自變量的情況稱為單變量回歸,多于一個自變量情況的叫做多元回歸
線性回歸用矩陣表示舉例
那么怎么理解呢?我們來看幾個例子
期末成績:0.7×考試成績+0.3×平時成績
房子價格 = 0.02×中心區(qū)域的距離 + 0.04×城市一氧化氮濃度 + (-0.12×自住房平均房價) + 0.254×城鎮(zhèn)犯罪率
上面兩個例子,我們看到特征值與目標(biāo)值之間建立了一個關(guān)系,這個關(guān)系可以理解為線性模型。
·房價預(yù)測
·銷售額度預(yù)測
·貸款額度預(yù)測
舉例:
線性回歸當(dāng)中主要有兩種模型,一種是線性關(guān)系,另一種是非線性關(guān)系。在這里我們只能畫一個平面更好去理解,所以都用單個特征或兩個特征舉例子。
線性關(guān)系
單變量線性關(guān)系:
多變量線性關(guān)系
注釋:單特征與目標(biāo)值的關(guān)系呈直線關(guān)系,或者兩個特征與目標(biāo)值呈現(xiàn)平面的關(guān)系
更高維度的我們不用自己去想,記住這種關(guān)系即可
非線性關(guān)系
注釋:為什么會這樣的關(guān)系呢?原因是什么?
如果是非線性關(guān)系,那么回歸方程可以理解為:
w1x1+w2x22+w3x32
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