Thư viện python nào được sử dụng cho hồi quy tuyến tính?
Điều kiện tiên quyết. Hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính là một thuật toán học máy dựa trên học có giám sát. Nó thực hiện một nhiệm vụ hồi quy. Mô hình hồi quy một giá trị dự đoán mục tiêu dựa trên các biến độc lập. Nó chủ yếu được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến và dự báo. Các mô hình hồi quy khác nhau khác nhau dựa trên – loại mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, chúng đang xem xét và số lượng biến độc lập đang được sử dụng. Bài viết này sẽ trình bày cách sử dụng các thư viện Python khác nhau để triển khai hồi quy tuyến tính trên một tập dữ liệu nhất định. Chúng tôi sẽ chứng minh một mô hình tuyến tính nhị phân vì điều này sẽ dễ hình dung hơn. Trong phần trình diễn này, mô hình sẽ sử dụng Gradient Descent để tìm hiểu. Bạn có thể tìm hiểu về nó ở đây. Show Bước 1. Nhập tất cả các thư viện cần thiết Python3
Bước 2. Đọc bộ dữ liệu Bạn có thể tải xuống bộ dữ liệu Python3
đầu ra Bước 3. Khám phá phân tán dữ liệu Python3
đầu ra. Bước 4. Làm sạch dữ liệu Python3
Bước 5. Đào tạo mô hình của chúng tôi Python3
đầu ra Bước 6. Khám phá kết quả của chúng tôi Python3
đầu ra Điểm chính xác thấp của mô hình của chúng tôi cho thấy rằng mô hình hồi quy của chúng tôi không phù hợp lắm với dữ liệu hiện có. Điều này cho thấy dữ liệu của chúng tôi không phù hợp cho hồi quy tuyến tính. Nhưng đôi khi, một tập dữ liệu có thể chấp nhận một biến hồi quy tuyến tính nếu chúng ta chỉ xem xét một phần của nó. Hãy để chúng tôi kiểm tra khả năng đó. Bước 7. Làm việc với một tập dữ liệu nhỏ hơn Python3
đầu ra Chúng ta đã có thể thấy rằng 500 hàng đầu tiên tuân theo mô hình tuyến tính. Tiếp tục với các bước tương tự như trước. Python3
đầu ra Python3
đầu ra Bước 8. Số liệu đánh giá hồi quy Cuối cùng, chúng tôi kiểm tra hiệu suất của mô hình Hồi quy tuyến tính với sự trợ giúp của các số liệu đánh giá. Đối với các thuật toán Hồi quy, chúng tôi sử dụng rộng rãi các chỉ số mean_absolute_error và mean_squared_error để kiểm tra hiệu suất của mô hình. Python3
Tôi nên nhập gói Python nào cho hồi quy tuyến tính đa biến?Bắt đầu bằng cách nhập mô-đun Pandas . Tìm hiểu về mô-đun Pandas trong Hướng dẫn về Pandas của chúng tôi. Mô-đun Pandas cho phép chúng tôi đọc các tệp csv và trả về một đối tượng DataFrame. Sau đó lập danh sách các giá trị độc lập và gọi biến này là X.
Python có tốt cho hồi quy tuyến tính không?Hiểu cách triển khai mô hình hồi quy tuyến tính có thể khám phá các câu chuyện trong dữ liệu để giải quyết các vấn đề quan trọng. Chúng ta sẽ sử dụng Python vì nó là một công cụ mạnh mẽ để xử lý, xử lý và mô hình hóa dữ liệu . Nó có một loạt các gói cho mô hình hồi quy tuyến tính.
LinearRegression trong Sklearn là gì?Regression tuyến tính phù hợp với mô hình tuyến tính có hệ số w = (w1, …, wp) để giảm thiểu tổng bình phương còn lại giữa các mục tiêu được quan sát trong tập dữ liệu và các mục tiêu được dự đoán bởi . Thông số. fit_interceptbool, mặc định=True. Có tính toán hệ số chặn cho mô hình này hay không. . Parameters: fit_interceptbool, default=True. Whether to calculate the intercept for this model. |