Краткое руководство по моделям линейной регрессии в Python.

Алгоритмы регрессии — это тип алгоритма обучения с учителем, который используется для прогнозирования непрерывных числовых значений. Это отличается от алгоритмов классификации, которые используются для прогнозирования дискретных категориальных значений. Алгоритмы регрессии обычно используются в таких приложениях, как прогнозирование курсов акций, цен на жилье и других числовых значений.

Чтобы понять, как работает алгоритм регрессии, рассмотрим простой пример. Предположим, нам дан набор данных, который содержит информацию о размере и цене домов в определенном районе. Мы хотим использовать эти данные для построения регрессионной модели, которая может прогнозировать цену дома на основе его размера.

Во-первых, нам нужно разделить данные на два набора: обучающий набор и набор для тестирования. Обучающий набор используется для обучения регрессионной модели, а тестовый набор используется для оценки производительности модели.

Далее нам нужно выбрать алгоритм регрессии для использования. Существует множество различных типов алгоритмов регрессии, но самым распространенным является алгоритм линейной регрессии. Этот алгоритм предполагает, что зависимость между независимой переменной (в данном случае площадью дома) и зависимой переменной (ценой дома) является линейной.

Чтобы подогнать модель линейной регрессии к нашим данным, нам нужно найти линию, которая лучше всего соответствует точкам данных в обучающем наборе. Эта линия называется линией регрессии и представляет собой прогнозируемую взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными. Линия регрессии определяется путем вычисления значений двух коэффициентов, называемых наклоном и точкой пересечения.

Как только линия регрессии определена, мы можем использовать ее для прогнозирования набора тестов. Для этого мы просто подставляем значения независимой переменной (в данном случае размера дома) в линию регрессии, чтобы получить предсказанное значение зависимой переменной (цены дома).

Вот пример того, как реализовать модель линейной регрессии с помощью Python:

# Import the necessary libraries
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load the training and testing data
X_train = # ...
y_train = # ...
X_test = # ...
y_test = # ...

# Create a linear regression object
model = LinearRegression()

# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Use the model to make predictions on the testing data
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's performance
# ...

В этом коде мы сначала импортируем необходимые библиотеки, включая NumPy и класс LinearRegression из библиотеки scikit-learn. Затем мы загружаем данные обучения и тестирования. В этом примере независимая переменная представлена ​​массивом X, а зависимая переменная представлена ​​массивом y.

Затем мы создаем объект линейной регрессии и используем метод fit, чтобы подогнать модель к обучающим данным. Этот метод вычисляет значения коэффициентов наклона и пересечения, которые определяют линию регрессии.

Наконец, мы используем метод predict для прогнозирования данных тестирования. Этот метод принимает значения независимой переменной в качестве входных данных и возвращает предсказанные значения зависимой переменной.

Таким образом, алгоритм регрессии — это алгоритм обучения с учителем, который используется для прогнозирования непрерывных числовых значений. Алгоритмы регрессии предполагают, что существует линейная связь между независимыми и зависимыми переменными, и они используют эту связь для прогнозирования новых данных.

Вы идентифицируете себя как латиноамериканца и работаете в области искусственного интеллекта или знаете кого-то из латиноамериканца и работает в области искусственного интеллекта?

Не забудьте нажать 👏 ниже, чтобы помочь поддержать наше сообщество — это очень много значит!

Спасибо :)