파이썬 선형회귀 예제

두 개의 독립 변수만 있는 경우 추정 회귀 함수는 f(xθ, x₂) = bθ + b +b₂x₂입니다. 3차원 공간에서 회귀 평면을 나타냅니다. 회귀의 목적은 이 평면이 실제 응답에 최대한 가깝도록 가중치 b의 값을 결정하고 최소한의 SSR을 산출하는 것입니다. 주: 간단한 선형 회귀에서 최소 제곱 추정을 찾기 위한 전체 파생은 여기에서 찾을 수 있습니다. 여기서 .predict()는 새 회귀 변수 x_new에 적용되고 y_new 응답을 생성합니다. 이 예제에서는 numpy에서 arange()를 사용하여 0(포함)에서 5(단독)(단독)(0, 1, 2, 3 및 4)의 요소가 있는 배열을 생성합니다. 이제 회귀 모델이 작성되고 장착됩니다. 그것은 응용 프로그램에 대 한 준비가. 이러한 방식으로 단일 LinearRegression 추정기를 사용하여 선, 평면 또는 하이퍼평면을 데이터에 맞출 수 있습니다. 이 방법은 여전히 변수 간의 엄격하게 선형 관계로 제한될 것으로 보이지만 이 것을 완화할 수도 있습니다. 가능한 가장 간단한 예를 살펴보겠습니다.

두 개의 데이터 점만 사용하여 회귀를 계산합니다. 클래스 sklearn.linear_model입니다. Linear Regression은 선형 및 다항식 회귀를 수행하고 그에 따라 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 이 문의 결과는 LinearRegression 형식의 개체를 참조하는 변수 모델입니다. 기존 데이터가 장착된 회귀 모델을 나타냅니다. 그렇지 않습니까? 당신은 이미 우아하게 선형 회귀비용 기능, 최적화, 변수 관계 와 같은 기계 학습의 가장 중요한 개념 중 일부를 소개하는 방법을 보았다 무엇을하지? 이러한 모든 것들은 신경망을 구축하는 경우에도 중요합니다. 적용 가능성은 일부 위치에서 다를 수 있지만 전체 개념은 정확히 동일하게 유지됩니다. 그래서, 이러한 기본적인 것 들을 이해 하지 않고, 당신은 당신의 신경망이 잘 수행 되지 않습니다 이유를 추론할 수 없을 것입니다. 선형 회귀를 통해 목표는 모든 데이터 포인트와 라인 사이의 수직 거리를 최소화하는 것입니다.

이 문서에서는 선형 회귀의 기본 사항과 Python 프로그래밍 언어의 구현에 대해 설명합니다. 이제 선형 회귀가 무엇인지, 파이썬과 세 개의 오픈 소스 패키지(NumPy, scikit-learn 및 statsmodels)로 이를 구현하는 방법을 알 수 있습니다. 이 시점에서 데이터에 적용하기 전에 선형 회귀에 대한 몇 가지 중요한 사항을 고려해야 합니다. 이 자습서의 앞에서 이 것을 공부할 수 있지만 이 특정 시점에서 이러한 요소를 연구하면 실제 느낌을 얻는 데 도움이 됩니다. R²로 표시된 결정 계수는 특정 회귀 모델을 사용하여 x에 대한 의존성으로 설명할 수 있는 y의 변동 양을 알려줍니다. R²가 클수록 더 나은 피팅을 나타내며 모델이 다른 입력으로 출력의 변동을 더 잘 설명할 수 있음을 의미합니다. 다항식 회귀의 가장 간단한 예는 단일 독립 변수를 가지며, 추정 회귀 함수는 도 2의 다항식입니다: f(x) = b에서 + bθx + b₂x².

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