帶有向量的python中的線性回歸

Question

我有數據：

(ax1,ax2,ax2)(ay1,ay2,ay3)
(bx1,bx2,bx2)(by1,by2,by3)
(cx1,cx2,cx2)(cy1,cy2,cy3)
(cx1,cx2,cx2)(cy1,cy2,cy3)
....

我有幾組數據和相應的值。 我正在使用Sickitlearn進行線性回歸。

我正在查看回歸模型，卻沒有為矢量找到任何東西。 我錯過了什么嗎？ 如果能，請讓我知道我們擁有給定輸入數據的任何模型

(zx1,zx2,zx3) we can predict (zy1m zy2zy3)

Answer 1

LinearRegression的相關方法是.fit() ， 如所記錄的那樣 ，該方法接受共享行數/樣本數的兩個2D數組作為輸入。

In [26]: import sklearn as sk
In [27]: from numpy import array
In [28]: model = sk.linear_model.LinearRegression()
In [29]: a = array(range(30)).reshape(10,3) # 10 samples, 3 features
In [30]: b = a**1.25 -0.25*a + 12           # 10 samples, 3 targets
In [31]: model.fit(a, b)
Out[31]: LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)
In [32]: a[5], b[5], model.predict([a[5]])
Out[32]: 
(array([15, 16, 17]),
 array([ 37.76984507,  40.        ,  42.26923414]),
 array([[ 39.47550026,  41.57922876,  43.75287898]]))
In [33]: