python能做回歸麼

Python可以實現線性迴歸，實作方法：1、在scikit-learn函式庫中呼叫linear_model來擬合資料；2、使用Scipy.polyfit()或numpy.polyfit()；3、使用高度專業化的線性迴歸函數Stats.linregress()。

線性迴歸作為資料科學界元老級的模型，它幾乎是所有資料科學家的入門必修課。拋開涉及大量數統的模型分析和檢定不說，你真的就能熟練應用線性迴歸了麼？下面我將為大家介紹幾種用Python實現迴歸。

方法一：scikit-learn函式庫中呼叫linear_model

由於機器學習函式庫scikit-learn的廣泛流行，常用的方法是從本函式庫中呼叫linear_model來擬合數據。

雖然這可以提供機器學習的其他管線特徵（例如：資料歸一化，模型係數正則化，將線性模型傳遞到另一個下游模型）的其他優點，但是當一個資料分析師需要在快速且簡單地確定迴歸係數（和一些基本相關統計量）時，這通常不是最快速簡便的方法。

方法二：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )

這是一個最基本的最小二乘多項式擬合函數（least squares polynomial fit function），接受資料集和任何維度的多項式函數（由使用者指定），並傳回一組使平方誤差最小的係數。

對於簡單的線性迴歸來說，可以選擇1維函數。但是如果你想擬合更高維的模型，則可以從線性特徵資料中建立多項式特徵並擬合模型。

方法三：Stats.linregress( )

這是一個高度專業化的線性迴歸函數，可以在SciPy的統計模組中找到。然而因為它僅被用來優化計算兩組測量數據的最小二乘回歸，所以其靈活性相當受限。因此，不能使用它進行廣義線性模型和多元迴歸擬合。

但是，由於其特殊性，它是簡單線性迴歸中最快速的方法之一。除了擬合的係數和截距項之外，它還傳回基本統計量，如R2係數和標準差。

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