预测分析:R语言实现2.2 简单线性回归

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预测分析:R语言实现2.2 简单线性回归

华章计算机 2017-05-02 11:06:00 浏览1995
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2.2 简单线性回归


在着眼于某些真实环境的数据集之前,尝试在人造数据上训练模型是非常有帮助的。在这样的人造场景里,我们事先就知道了实际输出函数是什么,而这对于真实环境的数据来说通常是不成立的。进行这种练习的好处是,它会让我们对自己的模型在所有假设都完全成立的理想场景下的工作情况有清楚的了解,而且它有助于对具备理想的线性拟合时发生的情况进行可视化。我们先模拟一个简单线性回归模型。后面的R语言代码片段会为下面这个只有1个输入特征的线性模型创建一个带有100条模拟观测数据的数据框:

y=1.67x1-2.93+N (0, 22)

下面是用于这个简单线性回归模型的代码:

 

对于输入特征,我们要从一个均匀分布中随机抽样一些点。我们用均匀分布让数据点理想地分散开。注意,最后那个df数据框的用途是模拟我们在实践中会获得的一个数据框,因此,其中并没有包

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