深度学习核心技术精讲100篇(八十二)-Statsmodels线性回归看特征间关系

网友投稿 842 2022-05-30

在机器学习中的线性回归,一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块,用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂,但它的使用是有条件的,就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用,否则生成的结果很可能是错误的。

如果不知道该模型是否是线性模型的情况下可以使用statsmodels,statsmodels是python中专门用于统计学分析的包,它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性。

用于金融数据准备

数据准备是一项必须具备的技术,是一个迭代且灵活的过程,可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集,包括用于分析/商业智能(BI)、数据科学/机器学习(ML)和自主数据集成中。具体来说,数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程,通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。

本次数据分析实战系列运用股市金融数据,并对其进行一些列分析处理。处理金融数据是量化分析的基础,当然方法都是通用的,换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy,回顾DataFrame、array、matrix 基本操作。

股市数据获

深度学习核心技术精讲100篇(八十二)-Statsmodels线性回归看特征间关系

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