请问如何用python从多组线性回归结果中得出最佳结果? 25C

比如一个数据集有多个列,前面的每一列都影响着最后一列的数值。用前面的每一列数值和最后一列数值一起计算出线性回归参数是我目前可以做到的。请问如何用前面这些列得到的参数算出最后一列的值呢?
我的想法是把前面每一列的数字填出后,各自计算出对应的最后一列的值,然后通过一百轮遗传算法计算找出与各个结果的方差和最小的值。

2个回答

典型的线性回顾问题,你的方法也是可行的,但是比较浪费资源,且不能保证找的的是最优解。
python有很多用于拟合和机器学习的模块,建议你用sklearn模块来做这个线性回归,包括你的每个特征和结果的关系或所有特征列和结果的关系
都是可以很快得到较好的线性回归模型。

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