Многомерная/множественная линейная регрессия в Scikit Learn?

У меня есть набор данных (dataTrain.csv и dataTest.csv) в CSV файле с таким форматом:

Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)
273.1,24.675,0.806677258
313.1,24.675,0.888394713
...,...,...

И в состоянии построить регрессионную модель и предсказание с помощью этого кода:

import pandas as pd
from sklearn import linear_model

dataTrain = pd.read_csv("dataTrain.csv")
dataTest = pd.read_csv("dataTest.csv")
# print df.head()

x_train = dataTrain['Temperature(K)'].reshape(-1,1)
y_train = dataTrain['CompressibilityFactor(Z)']

x_test = dataTest['Temperature(K)'].reshape(-1,1)
y_test = dataTest['CompressibilityFactor(Z)']

ols = linear_model.LinearRegression()
model = ols.fit(x_train, y_train)

print model.predict(x_test)[0:5]

Однако то, что я хочу сделать, это многомерная регрессия. Таким образом, модель будет CompressibilityFactor(Z) = intercept + coef*Temperature(K) + coef*Pressure(ATM)

Как это сделать в scikit-learn?

Ответ 1

Если приведенный выше код работает для одномерного варианта, попробуйте это

import pandas as pd
from sklearn import linear_model

dataTrain = pd.read_csv("dataTrain.csv")
dataTest = pd.read_csv("dataTest.csv")
# print df.head()

x_train = dataTrain[['Temperature(K)', 'Pressure(ATM)']].to_numpy().reshape(-1,2)
y_train = dataTrain['CompressibilityFactor(Z)']

x_test = dataTest[['Temperature(K)', 'Pressure(ATM)']].to_numpy().reshape(-1,2)
y_test = dataTest['CompressibilityFactor(Z)']

ols = linear_model.LinearRegression()
model = ols.fit(x_train, y_train)

print model.predict(x_test)[0:5]

Ответ 2

Это правильно, вам нужно использовать .values.reshape(-1, 2)

Кроме того, если вы хотите знать коэффициенты и пересечение выражения:

CompressibilityFactor (Z) = перехват + coefTength (K) + coefPressure (ATM)

Вы можете получить их с:

Коэффициенты = model.coef_
перехват = модель.интерцепт_