Program Regresi Linear Sederhana
kami akan menunjukkan satu contoh Program Regresi Linear Sederhana. Rumusnya adalah seperti berikut: y = b0 + b1 * x1 - y = Pembolehubah Bergantung (DV) b0 = Tetap
Program Regresi Linear Sederhana
Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan satu contoh Program Regresi Linear Sederhana.
[sc_fs_faq html = 'true' headline = 'h2 ″ img =' 'question =' Simple Linear Regression Program 'img_alt =' 'css_class =' '] Import perpustakaan
Mengimport set data
Membelah set data ke dalam set latihan dan set ujian
Melatih mudah model Linear Regression pada Training menetapkan
Meramalkan hasil set Test
Menggambarkan hasil set Training
Menggambarkan hasil set Test
[/ sc_fs_faq]
Rumusannya adalah seperti berikut:
y = b0 + b1 * x1
y = Pemboleh ubah Bergantung (DV)
b0 = Pemalar
b1 = Pekali
x1 = Pemboleh ubah Bebas (IV)
Berikut adalah salah satu contoh program:
Import Perpustakaan
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
Import set data
dataset = pd.read_csv('dataset-file.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1].values
x = dataset.iloc[:, -1].values
Ganti fail dataset-file.csv dengan fail anda dan sebutkan jalan penuh fail.
Memisahkan set data ke dalam set Latihan dan set Ujian
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, random_state = 0)
Latih model Regresi Linear Sederhana pada set Latihan
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(x_train, y_train)
Ramalkan keputusan set Ujian
y_pred = regressor.predict(x_test)
Memvisualisasikan hasil set Latihan
plt.scatter(x_train, y_train, color = 'red')
plt.plot(x_train, regressor.predit(x_train), color = 'blue')
plt.title('Name of the graph')
plt.xlabel('Name of the x label')
plt.ylabel('name of the y label')
plt.show()
Memvisualisasikan keputusan set Ujian
plt.scatter(x_test, y_test, color = 'red')
plt.plot(x_train, regressor.predit(x_train), color = 'blue')
plt.title('Name of the graph')
plt.xlabel('Name of the x label')
plt.ylabel('name of the y label')
plt.show()
Kami telah menunjukkan Program Regresi Linear Sederhana.