Program de regresie liniară simplă
vom arăta un exemplu de program de regresie liniară simplă. Formula este următoarea: y = b0 + b1 * x1 - y = Variabilă dependentă (DV) b0 = constantă
În acest articol, vom arăta un exemplu de program de regresie liniară simplă.
[sc_fs_faq html = titlul 'true' = 'h2 "img ='“ întrebarea = img_alt = '' css_class = ' 'Linear Regression program simplu''] Import biblioteci
Import setul de date
divizare a setului de date în setul de formare și de testare set de
Instruire Model simplu de regresie liniară pe setul de antrenament
Predicția rezultatului setului de testare
Vizualizarea rezultatului setului de antrenament
Vizualizarea rezultatului setului de testare
[/ sc_fs_faq]
Formula este următoarea:
y = b0 + b1 * x1
y = Variabilă dependentă (DV)
b0 = Constantă
b1 = Coeficient
x1 = Variabilă independentă (IV)
Iată un exemplu de program:
Import biblioteci
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
Importați setul de date
dataset = pd.read_csv('dataset-file.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1].values
x = dataset.iloc[:, -1].values
Înlocuiți fișierul dataset-file.csv cu fișierul dvs. și menționați calea completă a fișierului.
Împărțirea setului de date în setul de antrenament și test
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)
Instruirea modelului de regresie liniară simplă pe setul de instruire
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(x_train, y_train)
Preziceți rezultatul setului Test
y_pred = regressor.predict(x_test)
Vizualizarea rezultatelor setului de antrenament
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()
Vizualizarea rezultatelor setului de testare
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()
Am arătat programul de regresie liniară simplă.