1、研究模型的数据下载地址:
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/
2、认识模型:

3、导入相关的包和模块 并读取数据

4、定义相关变量参数,并查看维度

5、把A和B的样本组合划分成两部分,一部分是训练集,一部分是测试集
最后可看到75%的样本数据被作为训练集,25%的样本被作为测试集。

6、用代码编程模型参数

7、用均方差和均方差根来评价模型

8、综合以上代码如下

9、查看结果

10、多元回归方程

1、研究模型的数据下载地址:
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/
2、认识模型:

3、导入相关的包和模块 并读取数据

4、定义相关变量参数,并查看维度

5、把A和B的样本组合划分成两部分,一部分是训练集,一部分是测试集
最后可看到75%的样本数据被作为训练集,25%的样本被作为测试集。

6、用代码编程模型参数

7、用均方差和均方差根来评价模型

8、综合以上代码如下

9、查看结果

10、多元回归方程
