一個命令中有多個最小二乘線性迴歸？

說我有10個的4×4陣列numpy的：一個命令中有多個最小二乘線性迴歸？

[[1, 1, 1, 1], 
[2, 2, 2, 2], 
[3, 3, 3, 3], 
[4, 4, 4, 4]] 

[[2, 2, 2, 2], 
[3, 3, 3, 3], 
[4, 4, 4, 4], 
[5, 5, 5, 5]] 

etc...

我想要做的就是計算最小二乘線性迴歸矩陣中的每個條目。

所以我想採取m0[0][0], m1[0][0], m2[0][0], etc...和計算線性迴歸。然後對[0][1]值做同樣的操作。

有沒有辦法做到這一點，而不必首先提取所有[0][0]值到一個新的數組，並呼籲numpy.linalg.lstsq？我可以以某種方式將我的10 * 4 * 4陣列傳遞給numpy.linalg.lstsq，以便計算多個迴歸？

來源

2016-11-18 FGreg

您是否試圖執行16（4 * 4）個單獨的迴歸？如果是這樣，你爲每個迴歸獨立（x）變量使用了什麼？ – Leo

@Leo，是16個獨立的迴歸。每個變量的x都只是'xrange（0..10）' – FGreg

好吧，我不確定直接傳遞它，但是提取所有16個數組並不太難，像arr.swapaxes（0，2）.reshape （16,3）。這假定從3 4 * 4數組開始。在你的情況下，你會使用10。 – Leo

給這個鏡頭......我相信有一種方法可以讓這個效率更高。

def my_lin_reg(arr0): 

    n = arr0.shape[0] 
    s = arr0.shape[1] * arr0.shape[2] 

    arr1 = arr0.swapaxes(0, 2).reshape(s, n) 

    x = np.vstack([range(n), np.ones(n)]).T 

    mc = [] 

    for sub_arr in arr1: 

     mc.append(np.linalg.lstsq(x, sub_arr)[0]) 

    return np.array(mc)

來源

2016-11-18 20:46:04 Leo

一個命令中有多個最小二乘線性迴歸？

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