多元线性回归是最常见的线性回归形式，用于描述单个响应变量y如何与多个预测变量呈现线性关系。
可以使用多重回归的应用示例：
房子的售价可能受到位置、卧室和浴室数量、建造年份、地块面积等因素的影响。
2、孩子的身高取决于母亲的身高、父亲的身高、营养和环境因素。
多元线性回归模型参数
考虑一个具有k个独立预测变量x1、x2……、xk和一个响应变量y的多元线性回归模型。
无阶未来模型擂台/AI 应用平台
无阶未来模型擂台/AI 应用平台，一站式模型+应用平台
35 查看详情
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
假设我们对k+1个变量有n个观测值，并且n的变量应该大于k。
最小二乘回归的基本目标是将超平面拟合到(k+1)维空间中，以最小化残差平方和。
在对模型参数求导之前，将它们设置为零并导出参数必须满足的最小二乘法线方程。
这些方程是在向量和矩阵的帮助下制定的。
线性回归模型的写法如下：
在线性回归中，最小二乘参数估计b
想象X的列是固定的，它们是特定问题的数据，并且说b是可变的。我们希望找到残差平方和最小化的“最佳”b。
平方和可能为零的最小值。
这里y是估计的响应向量。
代码在数据集data2上实现多元线性回归
data2数据集
dataset=read.csv('data2.csv')dataset$State=factor(dataset$State,levels=c('New York','California','Florida'),labels=c(1,2,3))dataset$State
library(caTools)set.seed(123)split=sample.split(dataset$Profit,SplitRatio=0.8)training_set=subset(dataset,split==TRUE)test_set=subset(dataset,split==FALSE)regressor=lm(formula=Profit~.,data=training_set)y_pred=predict(regressor,newdata=test_set)
以上就是深入解析多元线性回归模型的概念与应用的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/435824.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
