考慮資料集已經填補遺漏值，參考下圖執行結果，OLS迴歸輸出顯示：R-squared=0.898，迴歸係數：youtube=0.0455、facebook=0.1891、newspaper=-0.0006，截距=3.5561，newspaper的p值=0.914（不顯著）。 程式碼架構： X = df[['youtube','facebook','newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) 各陳述： A: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C: print(reg.coef_)結果為包括截距項等4個係數值 D: 空格2完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E: model_sm迴歸模型的所有迴歸係數在α=0.05之下具有顯著的解釋力 F: 截距項係數值為3.5561 下列哪些陳述正確？
iPAS 考題解析
考慮資料集已經填補遺漏值，參考下圖執行結果，OLS迴歸輸出顯示：R-squared=0.898，迴歸係數：youtube=0.0455、facebook=0.1891、newspaper=-0.0006，截距=3.5561，newspaper的p值=0.914（不顯著）。 程式碼架構： X = df[['youtube','facebook','newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) 各陳述： A: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C: print(reg.coef_)結果為包括截距項等4個係數值 D: 空格2完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E: model_sm迴歸模型的所有迴歸係數在α=0.05之下具有顯著的解釋力 F: 截距項係數值為3.5561 下列哪些陳述正確？
- A. B、C、F
- B. B、F ✓ 正確答案
- C. A、C、D、F
- D. B、E
詳細解析
sklearn的LinearRegression().fit(X, y)正確語法是X在前、y在後（B正確）。coef_只包含特徵係數不含截距，截距在intercept_中（C錯誤）。statsmodels的OLS語法是sm.OLS(y, X2).fit()，y在前（D錯誤）。newspaper p=0.914>0.05故E錯誤。截距3.5561從summary輸出可讀到（F正確）。