npm地址：https://www.npmjs.com/package/ml-regression-multivariate-linear

1、安装

npm install ml-regression-multivariate-linear

2、使用

  1. import MLR from "ml-regression-multivariate-linear";
  3. const x = [  //自变量
  4.   [0, 0], //代表两个自变量的每一项
  5.   [1, 2],
  6.   [2, 3],
  7.   [3, 4]
  8. ];
  9. // Y0 = X0 * 2, Y1 = X1 * 2, Y2 = X0 + X1
  10. const y = [ //因变量
  11.   [0, 0, 0], //代表三个因变量的每一项
  12.   [2, 4, 3],
  13.   [4, 6, 5],
  14.   [6, 8, 7]
  15. ];
  16. const mlr = new MLR(x, y);
  17. console.log(mlr.predict([3, 3]));

3、new MLR(x, y) 实例如下

  1. //weights: MultivariateLinearRegression 
  2. {
  3.   statistics: true,
  4.   weights: [  //非标准化回归系数
  5.     [ 0.5357142857141639, 3.608193277309965 ],
  6.     [ 0.035714285714306016, -1.5829831932769025 ],
  7.     [ 12.642857142855064, -58.11134453779414 ]
  8.   ],
  9.   inputs: 2,
  10.   outputs: 2,
  11.   intercept: true,
  12.   stdError: Infinity,
  13.   stdErrorMatrix: Matrix {
  14.     [
  15.       Infinity -Infiniy -Infiniy
  16.       -Infiniy Infinity Infinity
  17.       -Infiniy Infinity Infinity
  18.     ]
  19.     rows: 3
  20.     columns: 3
  21.   },
  22.   stdErrors: [ Infinity, Infinity, Infinity ],
  23.   tStats: [ 0, 0, 0 ]
  24. }

4、计算标准化回归系数

c
标准化回归系数 = 未标准化回归系数 * 该自变量的标准差 / 因变量的标准差

计算标准差方法：math.std(…nums) //其中nums为一组自变量或一组因变量

5、csv

如果数据使用csv引入，可以使用库 csvtojson