多元线性回归与scipy-LINREGRASE
我试图训练一个非常简单的线性回归模型。
我的代码是：
from scipy import stats
xs = [[ 0, 1, 153]
[ 1, 2, 0]
[ 2, 3, 125]
[ 3, 1, 93]
[ 2, 24, 5851]
[ 3, 1, 524]
[ 4, 1, 0]
[ 2, 3, 0]
[ 2, 1, 0]
[ 5, 1, 0]]
ys = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(xs, ys)
我得到以下错误：
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/scipy/stats/stats.py", line 3100, in linregress
ssxm, ssxym, ssyxm, ssym = np.cov(x, y, bias=1).flat
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/function_base.py", line 1747, in cov
X = concatenate((X, y), axis)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation
axis must match exactly
我的输入有什么问题？我试过用几种方法改变ys的结构，但都没有效果。
共有1个答案
你在寻找多变量回归。AFAIKstats.linregress不具有该功能。
您可能想尝试sklearn。线性模型。线性回归。检查这个答案。
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