파이썬 선형 회귀 분석 예제

By | August 2, 2019

글쎄, 그건 긴 여행이었지, 그렇지? 우리는 선형 회귀가 무엇인지 에 대해 먼저 학습하여 착수했습니다. 그런 다음, 우리는 하나를 만드는 과정을 통해 갔다. 또한 선형 회귀 예제를 참조했습니다. 그 후 선형 회귀 방정식을 도입한 간단한 선형 회귀에 대해 이야기했습니다. 그때까지, 우리는 이론으로 끝났고 키보드에 손을 잡고 파이썬의 또 다른 선형 회귀 예제를 탐구했습니다! 관련 라이브러리를 가져오고 데이터를 로드했습니다. 우리는 정확히 우리가 회귀를 만들어야 할 때 정리하고 우리 자신의 만들기 시작했다. 이 과정은 이제 쉽게 수행 할 수있는 몇 가지 단계로 구성되었습니다. 그 후 회귀 테이블을 해석하기 시작했습니다. 우리는 주로 계수 테이블에 대해 논의했다. 마지막으로, F-통계가 회귀에 왜 그렇게 중요한지 설명했습니다. 일부 사용자는 Python 코드 자체의 데이터 입력에 대해 많이 알지 못할 수 있으므로 간단한 방식으로 데이터를 관리할 수있는 간단한 인터페이스를 만드는 것이 합리적입니다. 회귀 문제에는 일반적으로 하나의 연속및 무한 종속 변수가 있습니다.

그러나 입력은 성별, 국적, 브랜드 등과 같은 연속적, 이산적 또는 범주형 데이터일 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하여 회귀에 대한 수많은 파이썬 라이브러리가 있습니다. 그들 대부분은 무료 및 오픈 소스입니다. 이것이 파이썬이 기계 학습의 주요 프로그래밍 언어 중 하나인 이유 중 하나입니다. 절편은 이미 가장 왼쪽 열에 포함되어 있으며 LinearRegression 의 인스턴스를 만들 때 다시 포함할 필요가 없습니다. 따라서 fit_intercept=False를 제공할 수 있습니다. 다음 문이 보이는 방식입니다: plot_regression_lines() 함수가 전역 메서드로 정의되었습니다. 회귀 분석 개체 목록을 인수로 수신하고 각 개체를 하나씩 플롯합니다. 안녕 여러분! “팬더”라이브러리와 NumPy 라이브러리를 간단히 소개 한 후, 파이썬에서 모델을 구축하는 것에 대한 빠른 소개를 제공하고 싶었으며, 매우 기본적인 모델 중 하나 인 선형 회귀보다 시작하는 것이 더 좋은 곳은 무엇입니까? 이것은 기계 학습에 대한 첫 번째 게시물이 될 것이며 앞으로 더 복잡한 모델에 대해 쓸 계획입니다. 지켜! 그러나 지금은 선형 회귀에 초점을 맞출 수 있습니다. 선형 회귀는 아마도 가장 중요하고 널리 사용되는 회귀 기술 중 하나입니다. 가장 간단한 회귀 방법 중 하나입니다.

주요 장점 중 하나는 결과를 해석하는 용이성입니다. 데이터 과학 분야는 그 어느 때보다 도마에 오가지 않았습니다. 통계, 선형 대수, 기계 학습, 데이터베이스 와 같은 많은 다른 도메인을 계정에 통합하고 가능한 가장 의미있는 방법으로 병합합니다. 하지만, 그것의 핵심에, 무엇이이 도메인 미친 것 들 중 하나? – 강력한 통계 알고리즘 당신은 심지어 파이썬 프로그램을 시작하는 배치 파일을 만들 수 있습니다, 그래서 사용자는 GUI를 표시하기 위해 배치 파일을 두 번 클릭해야합니다. 실제 파이썬 코멘트 정책 : 가장 유용한 의견은 전체 기사와 모든 이전 주석을 읽은 후 다른 독자를 배우거나 돕는 것을 목표로 작성된 의견입니다. 불만과 모욕은 일반적으로 여기에 상처를하지 않습니다. 선형 회귀는 어디에서 사용할 수 있습니까? 그것은 매우 강력한 기술이며 수익성에 영향을 미치는 요인을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 이전 달의 판매 데이터를 분석하여 향후 몇 달 동안의 매출을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 고객 행동에 대한 다양한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다. 블로그의 끝으로 우리는 아래 그림, 즉 모양의 모델을 구축, 데이터에 가장 적합한 라인을 결정합니다. 선형 회귀 해석은 해당 데이터 간의 선형 관계를 캡처하기 위해 일부 데이터에 직선에 맞습니다.

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