概述
ml-regression-multivarate-linear 是一款基于 JavaScript 的 npm 包，主要用于进行多元线性回归分析。它可以根据给定的自变量和因变量数据集计算出多元线性回归方程，从而预测未知的因变量值。该包的算法基于最小二乘法，可以处理多元自变量的情况，支持权重和截距的调整。
安装
要使用 ml-regression-multivariate-linear，您需要在本地安装 Node.js 环境和 npm 包管理工具。然后，在命令行窗口执行以下命令即可安装该 npm 包：
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安装成功后，您可以在项目代码中通过以下方式引用该包：
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使用
创建数据集
在使用 ml-regression-multivariate-linear 进行多元线性回归分析之前，您需要准备相应的数据集。数据集应该是一个数组，其中每个元素都是一个带有自变量和因变量值的对象。例如：
----- ---- - - --- --- -- --- -- ---- --- --- -- --- -- ---- --- --- -- --- -- ---- --- --- -- --- -- ---- --- --- -- --- -- --- --
在这个例子中，数据集中有 5 个样本，每个样本都包含 3 个自变量和 1 个因变量，分别表示为 x 和 y。
计算回归方程
利用 ml-regression-multivariate-linear 可以方便地计算多元线性回归方程。首先，您需要创建一个多元线性回归对象：
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在创建对象时，构造函数会自动根据数据集计算回归系数，并存储在 regression.coefficients 属性中。例如，对于上述数据集，regression.coefficients 的值为：
- ------------------- ------------------- ------------------- ------------------ -
该数组的第一个元素表示截距，后面的三个元素分别表示自变量的系数。
预测未知值
计算出回归方程之后，您可以使用 regression.predict() 方法来预测未知的因变量值。例如，假设有下面这组未知的自变量：
----- ----- - --- -- ---
您可以调用 regression.predict(input) 方法来进行预测：
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predictedValue 将会是一个数值，表示基于回归方程预测出的因变量值。
调整权重和截距
如果您需要调整权重和截距的值，可以在创建对象时传入一个选项对象：
----- ------- - - -------- --- -- --- ---------- - -- ----- ---------- - --- ---------------------------------- ---------
在上面的例子中，权重分别为 1、2 和 3，截距为 4。
完整示例
以下是一个完整的示例代码，用于计算样本数据的多元线性回归方程，并预测一个未知样本的因变量值：
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总结
ml-regression-multivariate-linear 是一款功能强大的 npm 包，方便快捷地进行多元线性回归分析。在使用该包时，您需要先准备好数据集，然后计算回归方程和预测未知值。通过调整权重和截距，您可以进一步优化回归模型的效果。这个包的使用方式简单明了，对于前端开发人员进行数据分析和预测具有重要的指导意义。
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