Prosty program regresji liniowej
pokażemy jeden przykład prostego programu regresji liniowej. Wzór jest następujący: y = b0 + b1 * x1 - y = zmienna zależna (DV) b0 = stała
W tym artykule pokażemy jeden przykład prostego programu regresji liniowej.
[sc_fs_faq html='true' headline='h2″ img='' question='Prosty program regresji liniowej' img_alt='' css_class=''] Importuj biblioteki
Importuj zbiór danych
Podział zbioru danych na zbiór treningowy i zbiór testowy
Trening Model prostej regresji liniowej na zbiorze
uczącym
Przewidywanie wyniku zbioru testowego
Wizualizacja wyniku
zbioru
uczącego Wizualizacja wyniku zbioru uczącego [/sc_fs_faq]
Wzór wygląda następująco:
y = b0 + b1 * x1
y = zmienna zależna (DV)
b0 = stała
b1 = współczynnik
x1 = zmienna niezależna (IV)
Oto jeden przykład programu:
Importuj biblioteki
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
Importuj zbiór danych
dataset = pd.read_csv('dataset-file.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1].values
x = dataset.iloc[:, -1].values
Zastąp plik dataset-file.csv swoim plikiem i podaj pełną ścieżkę do pliku.
Dzielenie zbioru danych na zbiór treningowy i zbiór testowy
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)
Uczenie modelu prostej regresji liniowej na zestawie uczącym
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(x_train, y_train)
Przewidywanie wyniku zestawu testowego
y_pred = regressor.predict(x_test)
Wizualizacja wyników zestawu treningowego
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()
Wizualizacja wyników zestawu testowego
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()
Pokazaliśmy prosty program regresji liniowej.