如何在Python中構建多參數線性迴歸

我想問一個多參數線性迴歸模型。問題是如下：我們現在100家公司的數據，併爲每家公司，我對參數A的數據，B，C，d爲3個賽季（我們可以把它叫做A1，A2，A3，B1 ，B2，B3 ..等）我們假設A和BCD之間存在某種關係（我們還不知道，需要找到），現在我們需要預測A的第4季，即A4 ...如何在Python中構建多參數線性迴歸

我的方法是計算使用普通最小二乘式的關係，並在形式A4 = X1得到一個最終的公式* B4 + X2 * C4 + X3 * D4。我得到B4，C4，D4通過簡單做B，C，D的線性迴歸但問題是我得到的A4比只是做線性迴歸A ...

有人可以告訴我是一個更好的解決方案？感謝

來源

2017-08-26 isaac Wu

我也是用於數據分析和建模的一支新秀。如果我遇到這種問題，我可能會考慮像一些問題：

是否有真的一個顯著的線性或自變量和因變量之間的廣義線性關係？我應該在迴歸之前預處理或轉移它們嗎？
是否需要涉及預測變量之間的交互？
用於訓練模型的數據集的質量如何？無論是之間的真正的基本關係因素和迴應不夠好？
我應該選擇一種更合適的方法來創建預測模型嗎？例如，除了普通最小二乘迴歸（OLS）之外，我們通常選擇偏最小二乘迴歸（PLS）來解決我工作領域的多重共線性問題。

希望這些能對你有所幫助。

來源

2017-08-28 03:36:47 SpinoPi

感謝您的答覆。我徘徊在那裏存在關係或不存在。也許嘗試使用PLS或更好的數據集可以幫助我找出答案。 –

是的，另一件事是「線性迴歸不是哲學家的石頭」，您可能需要其他工具來建立模型。 – SpinoPi

如何在Python中構建多參數線性迴歸

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