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..

В прошлой статье мы сделали некоторые математические выводы о статистике простой линейной регрессии, а также немного закодировали. Теперь мы покажем три различных подхода к оценке модели линейной регрессии: оценщик, реализованный с нуля, sklearn's linear_model класс и scipy.linalg.lstqd функция. Кроме того, мы собираемся использовать коэффициент Пирсона R для проверки линейной корреляции наших данных и коэффициент определения R² для проверки и сравнения всех наших трех моделей. И..