Напишем код, чтобы решить простую задачу: оценить множественную линейную регрессию в Python. Данные импортируются из Excel. Будем для примера оценивать модель y=const+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b7*x7+u, используя данные из файла filename.xlsx. Зависимой переменной является у, независимыми переменными выступают x1, x2, x3, x4, x7. В модели есть константа const. Случайная ошибка в самой модели у нас обозначается как u. Поехали: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно...

При автоматизации некоторого алгоритма зачастую сталкиваешься с трудностью передачи функций со схожим инструментарием, но разным набором аргументов. Например, вам хочется использовать единый интерфейс вызова метрики ошибки для модели регрессии с передачей в качестве параметров вектора целей и прогноза. В то же время для подсчета корня из среднеквадратичной ошибки потребуется в функцию mean_squared_error из модуля sklearn передать параметр squared=False, а для средней абсолютной ошибки дополнительных аргументов не требуется...