Turinys:

Kas yra linijinė regresija Python?
Kas yra linijinė regresija Python?

Video: Kas yra linijinė regresija Python?

Video: Kas yra linijinė regresija Python?
Video: Machine Learning Tutorial Python - 2: Linear Regression Single Variable 2024, Lapkritis
Anonim

Tiesinė regresija ( Python Įgyvendinimas) Tiesinė regresija yra statistinis metodas modeliuoti priklausomojo kintamojo ryšį su tam tikru nepriklausomų kintamųjų rinkiniu. Pastaba: šiame straipsnyje mes nurodome priklausomus kintamuosius kaip atsaką, o nepriklausomus kintamuosius - kaip paprastumo ypatybes.

Tiesiog taip, kaip atlikti regresinę analizę „Python“?

Šie žingsniai yra daugmaž bendri daugumai regresijos metodų ir įgyvendinimų

  1. 1 veiksmas: importuokite paketus ir klases.
  2. 2 veiksmas: pateikite duomenis.
  3. 3 veiksmas: sukurkite modelį ir pritaikykite jį.
  4. 4 žingsnis: Gaukite rezultatų.
  5. 5 žingsnis: numatykite atsakymą.

Taip pat žinokite, kas yra tiesinės regresijos rezultatas? Paprasčiau tariant tiesinė regresija , prognozuojame balai ant vieno kintamojo iš balai antrame kintamajame. Jei ketinate nuspėti Y iš X, kuo didesnė X reikšmė, tuo didesnė jūsų Y prognozė.

Taip pat žmonės klausia, kam naudojama tiesinė regresija?

Tiesinė regresija yra įprasta statistinių duomenų analizės technika. tai yra įpratęs nustatyti, kiek yra a linijinis priklausomo kintamojo ir vieno ar kelių nepriklausomų kintamųjų santykis.

Kaip veikia Sklearn tiesinė regresija?

Python | Tiesinė regresija naudojant sklearn . Tiesinė regresija yra mašininio mokymosi algoritmas, pagrįstas prižiūrimu mokymusi. Jis atlieka a regresija užduotis. Regresija modeliuoja tikslinę prognozavimo vertę, pagrįstą nepriklausomais kintamaisiais.

Rekomenduojamas: