7.线性回归之多元线性回归

概念：

当自变量有多个时，回归模型就变成了：

多元回归方程变为：

估计多元回归方程变为：

估计方法：

多元回归的求解比简单线性回归复杂但是思路是相同的，运用最小二乘法进行相应的求解，这里不再进行展开。

python实现的小例子：

问题：如故一个运输任务是跑102英里，运输了6次，预计多少小时？

from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model

dataPath = r"Delivery.csv"
deliveryData = genfromtxt(dataPath,delimiter=',')

print ("data")
print (deliveryData)

x= deliveryData[:,:-1]
y = deliveryData[:,-1]

print (x)
print (y)

lr = linear_model.LinearRegression()
lr.fit(x, y)

print (lr)

print("coefficients:")
print (lr.coef_)

print("intercept:")
print (lr.intercept_)

xPredict = [[102,6],[103,7]]
yPredict = lr.predict(xPredict)
print("predict:")
print (yPredict)

Delivery.csv文件内容为：

 结果：

注：如果自变量中有分类型变量，如何处理？

如车型为分类型变量把它转换为3列，相应的一列标为1，其他的标位0，再进行上述相同的运算。