Python中的強大的多元多項式迴歸

是否有一種簡單的方法可以在Python中執行多元強健的多項式迴歸？例如。Python中的強大的多元多項式迴歸

y = a + bx_1 + cx_2 + dx_1x_2 + ex_1^2 + fx_2^2

和可能更高程度的術語，其中a,b,c,d,e,f是常數和x_i是從屬變量（可能有多於2）。

我有一組被異常值困擾的數據，所以正常假設不成立。我對迴歸沒有太多的瞭解，但是我發現有一些「強大的」方法可以解決這個問題。不幸的是，我還沒有找到一種簡單的方法來在Python中完成此操作，而無需編寫整個方法。我忽略了什麼？或者我應該使用另一種更適合的語言，比如R？（因爲我不知道R的任何內容，而這是我用Python編寫的一個更大的問題的一部分，我寧願用Python做它，但也許學習R比試圖做這種東西更有效率在Python中）。

在此先感謝。

來源

2014-02-26 user1162809

穩健線性模型是statsmodels可用，參見[這裏]（http://statsmodels.sourceforge.net/stable/examples/generated/example_rlm.html） –

我已經看到了那一個，但它那對我來說，它只能迴歸類型y = a + bx_1 + cx_2 + dx_3 + ...。或者有沒有辦法包括更高學位和混合條款？ – user1162809

numpy.polyfit怎麼樣？ http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polyfit.html – joel3000

R是非常適合這一點，有一些讓你跟在Python [R庫，像RPy2

http://rpy.sourceforge.net/rpy2.html

這裏是在穩健迴歸的教程與R：

http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/rreg.htm

來源

2014-02-26 22:25:38

我應該注意什麼樣的函數做Rpy中的多項式迴歸（而不是僅僅是一個常數和1次項）？和Rpy和R有一對一的對應關係嗎？ – user1162809

您可能會使用MASS包中的rlm（健壯線性模型）。如果我回想一下線性迴歸，多項式迴歸就是預測時間本身，我相信多元函數就是R中預測變量的用法。 RPy2爲R提供了一個更高層次和更低的槓桿接口，它基本上是R的包裝，下面是一個簡介：http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-dev/html/introduction.html –

如果我這個（使用RLM並且僅僅乘以預測變量）我得到了數值問題。「警告： [1]條件數很大，2.41e + 10。這可能表明存在較強的多重共線性或其他數值問題。」即使我通過減去平均值來確定預測因子，我仍然會得到這個結果。奇怪的是，當我使用polyfit時，它確實工作.... argh！ – user1162809

Python中的強大的多元多項式迴歸

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