Python 数据分析教程之如何验证线性回归的假设,线性回归的假设是什么?以及如何用python验证它们?
2023-09-11 14:18:29 时间
线性回归是一种使用直线估计自变量和因变量之间关系的模型。然而,为了使用线性回归模型,我们必须验证一些假设。
线性回归的 5 个主要假设是,
- 因变量和自变量之间的线性关系。
- 没有/非常少的多重共线性。
- 残差正态性
- 同方差性
- 没有错误的自相关
导入所需的库,并读取数据集。
分离依赖和独立特征,并将数据拆分为训练集和测试集,如下所示。
创建一个线性回归模型并计算残差。
让我们验证上述数据的线性回归假设。
1. 线性关系
为了执行线性回归,首要的假设是在独立特征和依赖特征之间具有线性关系。均值——随着 X 值的增加,y 的值也应该线性增加或减少。如果存在多个独立特征,则每个独立特征都应与从属特征具有线性关系。
我们可以使用如下所示的散点图来验证这个假设。
在上面的散点图中,我们可以清楚地说特征 1 和 3 与目标具有明显的线性关系。但是,特征
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