여기에 Ernesto P. Adorio의 matlib.py를 사용하는 버전이 있습니다. 그에서 당신은
from matlib import transpose, mattmat, vec2colmat, mat2vec, matdim, matprint
from qr import qr
def readdat():
f = open('dat','r')
x, y = [], []
f.next()
for line in f:
val = line.split()
y.append(float(val[1]))
x.append([float(p) for p in val[2:]])
return x, y
def bsub(r, z):
""" solves "R b = z", where r is triangular"""
m, n = matdim(r)
p, q = matdim(z)
b = [[0] * n]
pp, qq = matdim(b)
for j in range(n-1, -1, -1):
zz = z[0][j] - sum(r[j][k]*b[0][k] for k in range(j+1, n))
b[0][j] = zz/r[j][j]
return b
def linreg(y, x):
# prepend x with 1
for xx in x:
xx.insert(0, 1.0)
# QR decomposition
q, r = qr(x)
# z = Q^T y
z = mattmat(q, vec2colmat(y))
# back substitute to find b in R b = z
b = bsub(r, transpose(z))
b = b[0]
return b
def tester():
# read test data
x, y = readdat()
# calculate coeff
b = linreg(y, x)
for i,coef in enumerate(b):
print 'coef b%d: %f' % (i, coef)
if __name__ == "__main__":
tester()
여기에서 테스트 데이터를 툭
선형 회귀의 다음 다음 코드 찾기 COEFF와
필요 Multiple Regression in Data Mining을하는 외모 :
012 샘플 출력 3,516,
Case Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
1 43 51 30 39 61 92 45
2 63 64 51 54 63 73 47
3 71 70 68 69 76 86 48
4 61 63 45 47 54 84 35
5 81 78 56 66 71 83 47
6 43 55 49 44 54 49 34
7 58 67 42 56 66 68 35
8 71 75 50 55 70 66 41
9 72 82 72 67 71 83 31
10 67 61 45 47 62 80 41
11 64 53 53 58 58 67 34
12 67 60 47 39 59 74 41
13 69 62 57 42 55 63 25
14 68 83 83 45 59 77 35
15 77 77 54 72 79 77 46
16 81 90 50 72 60 54 36
17 74 85 64 69 79 79 63
18 65 60 65 75 55 80 60
19 65 70 46 57 75 85 46
20 50 58 68 54 64 78 52
이 인쇄 위
Multiple R-squared 0.656
Residual SS 738.900
Std. Dev. Estimate 7.539
Coefficient StdError t-statistic p-value
Constant 13.182 16.746 0.787 0.445
X1 0.583 0.232 2.513 0.026
X2 -0.044 0.167 -0.263 0.797
X3 0.329 0.219 1.501 0.157
X4 -0.057 0.317 -0.180 0.860
X5 0.112 0.196 0.570 0.578
X6 -0.197 0.247 -0.798 0.439
코드 (주이 내 출력은 예입니다! 아니다). stdev 등을하기 위해 교과서를 뒤집기 위해 더 많이 필요합니다. 그러나 coeffs에 대해 예상되는 숫자를 얻었습니다.
python linreg.py
coef b0: 13.182283
coef b1: 0.583462
coef b2: -0.043824
coef b3: 0.328782
coef b4: -0.057067
coef b5: 0.111868
coef b6: -0.197083
일부 웹 검색을했는데이 사람은 qr 분해 코드가 있습니다 : http://adorio-research.org/wordpress/?p=184. 이 코드가 작동하는 것 같습니까? 만약 그렇다면, 당신은 회귀를하는 것이 쉬워야한다. http://www.stat.wisc.edu/~larget/math496/qr.html과 같은 교과서를 따라 가면된다. – yosukesabai