npm 包 @types/regression 使用教程-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

简介

在前端领域，有许多可以用于数据分析和预测的库和框架。其中，回归分析是一种非常常见的数据分析方法。回归分析是一种预测性建模技术，它可以描述因变量与自变量之间的关系。在 JavaScript 中，npm 包 @types/regression 是一个非常好用的回归分析库。

这篇文章将向您介绍如何使用 @types/regression 进行回归分析，并提供一些示例代码，以帮助您更好地理解这个 npm 包。如果您正在学习回归分析或者想了解如何使用这个包来创建更好的数据模型，那么本文就是您需要的。

安装

要使用 @types/regression，您需要首先安装 Node.js 和 npm。在您的项目目录下，运行以下命令来安装：

npm install @types/regression

示例

简单例子

下面是一个简单的例子，演示了如何使用线性回归模型来预测一个关系：

import * as regression from 'regression';

const points = [[0, 1], [1, 3], [2, 8], [3, 15], [4, 24]];

const result = regression.linear(points);

console.log(result.equation); // [6.050000000000002, 0.6666666666666666]

在这个例子中，我们首先导入了 @types/regression 包，然后声明了一个包含 5 个点的数组。然后，我们使用此数组作为参数调用 regression.linear() 方法来创建一个线性回归模型。最后，我们打印了结果方程式的系数。

参数和返回值

regression.linear(data: Data, options: Options = {}): Result

linear() 方法采用两个参数：数据和选项。数据是一个数组，包含点的 x 和 y 坐标。选项是一个包含其他配置的对象。

该函数将返回一个对象，其中包含一些有用的信息，例如方程式的系数和拟合度等：

{
  points: [[0, 1], [1, 3], [2, 8], ...],
  equation: [6.050000000000002, 0.6666666666666666],
  r2: 0.9970536864138514,
  string: 'y = 6.05 + 0.67x',
  ...,
}

在这个对象中，points 属性是原始输入数据。equation 属性是回归模型的方程式。r2 属性是模型的拟合度，string 属性是格式化后的方程式字符串。

多项式回归和平滑回归

除了线性回归外，@types/regression 还支持多项式回归和平滑回归。这些方法的使用与线性回归类似：

// 多项式回归
const result = regression.polynomial(points, { order: 3 });

// 平滑回归
const result = regression.loess(points, { band: 0.1 });

在上面的代码中，我们使用 regression.polynomial() 方法计算一个三次多项式回归模型，使用 regression.loess() 方法计算一个带宽为 0.1 的平滑回归模型。

结论

回归分析是数据分析领域中的一个非常常见的技术。@types/regression 是一个非常好用的 npm 包，可以让您轻松地计算线性回归、多项式回归和平滑回归等模型。本文提供了一些示例代码和说明，希望能够帮助您更好地理解和使用这个包，以便您可以创建更好的数据模型。

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