与linalg.lstsq的numpy多元回归

时间:2013-06-10 19:34:32

标签: python numpy linear-regression

我试图在方程组中求解m1,m2,m3,m4,这样:

y=(m1*x1)+(m2*x2)+(m3*x3)+(m4*x4)

其中:

x1=[x11,x12,x13...]
x2=[x21,x22,x23...]
x3=[x31,x32,x33...]
x4=[x41,x42,x43...]

y=[y1,y2,y3,y4,...]

我一直在尝试:

m=numpy.linalg.lstsq(A,y)[0]

其中:

A = [[x11,x21,x31,x41],[x12,x22,x32,x42],.....]

但我的结果与Mat-lab中的类似分析不符。

您可能会看到的任何建议或问题都会非常有用!

感谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您似乎错误地构建了A矩阵。此外,np.linalg.lstsq似乎只接受2D的{​​{1}}数组,这意味着您可以同时为一个变量执行最小二乘。试试这个:

A