线性回归：
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设x,y分别为一组数据，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：
1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。
2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度下降法，通过不断迭代更新正系数，最终获得最优的正系数。
利用python进行线性回归
理解什么是线性回归
线性回归也被称为最小二乘法回归（Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression）。它的数学模型是这样的：
y = a+ b* x＋e
其中，a 被称为常数项或截距；b 被称为模型的回归系数或斜率；e 为误差项。a 和 b 是模型的参数。
当然，模型的参数只能从样本数据中估计出来：
y'= a' + b'* x
我们的目标是选择合适的参数，让这一线性模型最好地拟合观测值。拟合程度越高，模型越好。
那么，接下来的问题就是，我们如何判断拟合的质量呢？
这一线性模型可以用二维平面上的一条直线来表示，被称为回归线。
模型的拟合程度越高，也即意味着样本点围绕回归线越紧密。
如何计算样本点与回归线之间的紧密程度呢？
高斯和勒让德找到的方法是：被选择的参数，应该使算出来的回归线与观测值之差的平房和最小。用函数表示为：
这被称为最小二乘法。最小二乘法的原理是这样的：当预测值和实际值距离的平方和最小时，就选定模型中的两个参数（a 和 b）。这一模型并不一定反映解释变量和反应变量真实的关系。但它的计算成本低；相比复杂模型更容易解释。
模型估计出来后，我们要回答的问题是：
我们的模型拟合程度如何？或者说，这个模型对因变量的解释力如何？（R2）
整个模型是否能显著预测因变量的变化？（F 检验）
每个自变量是否能显著预测因变量的变化？（t 检验）
首先回答第一个问题。为了评估模型的拟合程度如何，我们必须有一个可以比较的基线模型。
如果让你预测一个人的体重是多少？在没有任何额外信息的情况下，你可能会用平均值来预测，尽管会存在一定误差，但总比瞎猜好。
现在，如果你知道他的身高信息，你的预测值肯定与平均值不一样。额外信息相比平均值更能准确地预测被预测的变量的能力，就代表模型的解释力大小。
上图中，SSA 代表由自变量 x 引起的 y 的离差平方和，即回归平方和，代表回归模型的解释力；SSE 代表由随机因素引起的 y 的离差平方和，即剩余平方和，代表回归模型未能解释的部分；SST 为总的离差平方和，即我们仅凭 y 的平均值去估计 y 时所产生的误差。
用模型能够解释的变异除以总的变异就是模型的拟合程度：
R2=SSA/SST=1-SSE
R2（R 的平方）也被称为决定系数或判定系数。
第二个问题，我们的模型是否显著预测了 y 的变化？
假设 y 与 x 的线性关系不明显，那么 SSA 相对 SSE 占有较大的比例的概率则越小。换句话说，在 y 与 x 无线性关系的前提下，SSA 相对 SSE 的占比越高的概率是越小的，这会呈现一定的概率分布。统计学家告诉我们它满足 F 分布，就像这样：
如果 SSA 相对 SSE 占比较大的情况出现了，比如根据 F 分布，这个值出现的概率小于 5%。那么，我们最好是拒绝 y 与 x 线性关系不显著的原始假设，认为二者存在显著的线性关系较为合适。
第三个问题，每个自变量是否能显著预测因变量的变化？换句话说，回归系数是否显著？
回归系数的显著性检验是围绕回归系数的抽样分布（t 分布）来进行的，推断过程类似于整个模型的检验过程，不赘言。
实际上，对于只有一个自变量的一元线性模型，模型的显著性检验和回归系数的检验是一致的，但对于多元线性模型来说，二者就不能等价了。
利用 statsmodels 进行最小二乘回归
＃导入相应模块
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: import statsmodels.api as sm
＃将数据导入 pandas 的 dataframe 对象，第一列（年份）作为行标签
In [4]: df=pd.read_csv('/Users/xiangzhendong/Downloads/vincentarelbundock-Rdatasets-1218370/csv/datasets/longley.csv', index_col=0)
＃查看头部数据
In [5]: df.head()
Out[5]:
GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year \
1947 83.0 234.289 235.6 159.0 107.608 1947
1948 88.5 259.426 232.5 145.6 108.632 1948
1949 88.2 258.054 368.2 161.6 109.773 1949
1950 89.5 284.599 335.1 165.0 110.929 1950
1951 96.2 328.975 209.9 309.9 112.075 1951
Employed
1947 60.323
1948 61.122
1949 60.171
1950 61.187
1951 63.221
＃设置预测变量和结果变量，用 GNP 预测 Employed
In [6]: y=df.Employed ＃结果变量
In [7]: X=df.GNP ＃预测变量
＃为模型增加常数项，即回归线在 y 轴上的截距
In [8]: X=sm.add_constant(X)
＃执行最小二乘回归，X 可以是 numpy array 或 pandas dataframe（行数等于数据点个数，列数为预测变量个数），y 可以是一维数组（numpy array）或 pandas series
In [10]: est=sm.OLS(y,X)
使用 OLS 对象的 fit() 方法来进行模型拟合
In [11]: est=est.fit()
＃查看模型拟合的结果
In [12]: est.summary()
Out[12]:
＃查看最终模型的参数
In [13]: est.params
Out[13]:
const 51.843590
GNP 0.034752
dtype: float64
＃选择 100 个从最小值到最大值平均分布（equally spaced）的数据点
In [14]: X_prime=np.linspace(X.GNP.min(), X.GNP.max(),100)[:,np.newaxis]
In [15]: X_prime=sm.add_constant(X_prime)
＃计算预测值
In [16]: y_hat=est.predict(X_prime)
In [17]: plt.scatter(X.GNP, y, alpha=0.3) ＃画出原始数据
＃分别给 x 轴和 y 轴命名
In [18]: plt.xlabel("Gross National Product")
In [19]: plt.ylabel("Total Employment")
In [20]: plt.plot(X_prime[:,1], y_hat, 'r', alpha=0.9) ＃添加回归线，红色
多元线性回归（预测变量不止一个）
我们用一条直线来描述一元线性模型中预测变量和结果变量的关系，而在多元回归中，我们将用一个多维（p）空间来拟合多个预测变量。下面表现了两个预测变量的三维图形：商品的销量以及在电视和广播两种不同媒介的广告预算。
数学模型是：
Sales = beta_0 + beta_1＊TV + beta_2＊Radio
图中，白色的数据点是平面上的点，黑色的数据点事平面下的点。平面的颜色是由对应的商品销量的高低决定的，高是红色，低是蓝色。
利用 statsmodels 进行多元线性回归
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: import statsmodels.api as sm
In [4]: df_adv=pd.read_csv('g.csv',index_col=0)
In [6]: X=df_adv[['TV','Radio']]
In [7]: y=df_adv['Sales']
In [8]: df_adv.head()
Out[8]:
TV Radio Newspaper Sales
1 230.1 37.8 69.2 22.1
2 44.5 39.3 45.1 10.4
3 17.2 45.9 69.3 9.3
4 151.5 41.3 58.5 18.5
5 180.8 10.8 58.4 12.9
In [9]: X=sm.add_constant(X)
In [10]: est=sm.OLS(y,X).fit()
In [11]: est.summary()
Out[11]:
你也可以使用 statsmodels 的 formula 模块来建立多元回归模型
In [12]: import statsmodels.formula.api as smf
In [13]: est=smf.ols(formula='Sales ~ TV + Radio',data=df_adv).fit()
处理分类变量
性别或地域都属于分类变量。
In [15]: df= pd.read_csv('httd.edu/~tibs/ElemStatLearn/datasets/SAheart.data', index_col=0)
In [16]: X=df.copy()
利用 dataframe 的 pop 方法将 chd 列单独提取出来
In [17]: y=X.pop('chd')
In [18]: df.head()
Out[18]:
sbp tobacco ldl adiposity famhist typea obesity alcohol \
row.names
1 160 12.00 5.73 23.11 Present 49 25.30 97.20
2 144 0.01 4.41 28.61 Absent 55 28.87 2.06
3 118 0.08 3.48 32.28 Present 52 29.14 3.81
4 170 7.50 6.41 38.03 Present 51 31.99 24.26
5 134 13.60 3.50 27.78 Present 60 25.99 57.34
age chd
row.names
1 52 1
2 63 1
3 46 0
4 58 1
5 49 1
In [19]: y.groupby(X.famhist).mean()
Out[19]:
famhist
Absent 0.237037
Present 0.500000
Name: chd, dtype: float64
In [20]: import statsmodels.formula.api as smf
In [21]: df['famhist_ord']=pd.Categorical(df.famhist).labels
In [22]: est=smf.ols(formula="chd ~ famhist_ord", data=df).fit()
分类变量的编码方式有许多，其中一种编码方式是虚拟变量编码（dummy－encoding），就是把一个 k 个水平的分类变量编码成 k－1 个二分变量。在 statsmodels 中使用 C 函数实现。
In [24]: est=smf.ols(formula="chd ~ C(famhist)", data=df).fit()
In [26]: est.summary()
Out[26]:
处理交互作用
随着教育年限（education）的增长，薪酬 (wage) 会增加吗？这种影响对男性和女性而言是一样的吗？
这里的问题就涉及性别与教育年限的交互作用。
换言之，教育年限对薪酬的影响是男女有别的。
＃导入相关模块
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [4]: import statsmodels.api as sm
＃导入数据，存入 dataframe 对象
In [5]: df=pd.read_csv('/Users/xiangzhendong/Downloads/pydatafromweb/wages.csv')
In [6]: df[['Wage','Education','Sex']].tail()
Out[6]:
Wage Education Sex
529 11.36 18 0
530 6.10 12 1
531 23.25 17 1
532 19.88 12 0
533 15.38 16 0
由于性别是一个二分变量，我们可以绘制两条回归线，一条是 sex＝0（男性），一条是 sex＝1（女性）
＃绘制散点图
In [7]: plt.scatter(df.Education,df.Wage, alpha=0.3)
In [9]: plt.xlabel('education')
In [10]: plt.ylabel('wage')
＃linspace 的作用是生成从最小到最大的均匀分布的 n 个数
In [17]: education_linspace=np.linspace(df.Education.min(), df.Education.max(),100)
In [12]: import statsmodels.formula.api as smf
In [13]: est=smf.ols(formula='Wage ~ Education + Sex', data=df).fit()
In [18]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]education_linspace+est.params[2]0, 'r')
In [19]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]education_linspace+est.params[2]1, 'g')
以上两条线是平行的。这是因为分类变量只影响回归线的截距，不影响斜率。
接下来我们可以为回归模型增加交互项来探索交互效应。也就是说，对于两个类别，回归线的斜率是不一样的。
In [32]: plt.scatter(df.Education,df.Wage, alpha=0.3)
In [33]: plt.xlabel('education')
In [34]: plt.ylabel('wage')
＃使用＊代表我们的回归模型中除了交互效应，也包括两个变量的主效应；如果只想看交互效应，可以用：代替，但通常不会只看交互效应
In [35]: est=smf.ols(formula='Wage ~ Sex*Education', data=df).fit()
In [36]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]0+est.params[2]education_linspace+est.params[3]0education_linspace, 'r')
In [37]: plt.plot(education_linspace, est.params[0]+est.params[1]1+est.params[2]education_linspace+est.params[3]1education_linspace, 'g')
参考资料：
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python
DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels
AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!
这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：
# 导入相关库
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建SVM多元回归模型
reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在这段代码中，首先导入了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后，使用 load_boston 函数加载数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。
需要注意的是，这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数