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    Python数据科学:线性回归诊断

    Python数据科学:线性回归多元线性回归的前提条件:因变量不能和扰动项有线性关系自变量与因变量之间要有线性关系自变量之间不能有太强的线性关系扰动项或残差独立且应服从均值为0、方差一定的正态分布/ 01...# 简单线性回归模型,平均支出和收入ana1 = lm_s# 训练数据集的预测值exp['Pred'] = ana1.predict(exp)# 训练数据集的残差exp['resid'] = ana1....# 使用简单线性回归建立模型,平均支出对数数据ana2 = ols('avg_exp_ln ~ Income', data=exp).fit()exp['Pred'] = ana2.predict(exp...# 获取三种模型的R²值r_sq = {'exp~Income': ana1.rsquared, 'ln(exp)~Income': ana2.rsquared, 'ln(exp)~ln(Income)...data=exp2).fit()exp2['Pred'] = ana3.predict(exp)# 训练数据集的残差exp2['resid'] = ana3.resid# 绘制收入与残差的散点图exp2

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    多渠道归因分析(Attribution):用attention-RNN来做归因建模(附代码demo)(五)

    之前几篇多渠道归因分析应该算是比较通用的一些方法论: 多渠道归因分析(Attribution):传统归因(一) 多渠道归因分析:互联网的归因江湖(二) 多渠道归因分析:python实现马尔可夫链归因(三...) 多渠道归因分析(Attribution):python实现Shapley Value(四) 多渠道归因分析(Attribution):用attention-RNN来做归因建模(附代码demo)(五)...prob = ana_mta_model.model.predict([ana_mta_model.X_tr,ana_mta_model.s0,ana_mta_model.time_decay_tr,\...[2]], [layer.output]) r=f_f([ana_mta_model.all_X[ana_mta_model.y==1],ana_mta_model.s_all[ana_mta_model.y...==1],ana_mta_model.time_decay[ana_mta_model.y==1]])[0].reshape(ana_mta_model.all_X[ana_mta_model.y==1

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