Chương trình hồi quy tuyến tính đơn giản

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày một ví dụ về Chương trình hồi quy tuyến tính đơn giản.

[sc_fs_faq html = 'true' headline = 'h2 ″ img =' 'question =' Chương trình hồi quy tuyến tính đơn giản 'img_alt =' 'css_class =' ​​'] Nhập thư viện
Nhập tập dữ liệu
Tách tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra
Huấn luyện Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản trên tập huấn luyện
Dự đoán kết quả tập kiểm tra
Hình ảnh hóa kết quả tập huấn luyện
Hình ảnh hóa kết quả tập kiểm tra
[/ sc_fs_faq]

Công thức như sau:

y = b0 + b1 * x1

y = Biến phụ thuộc (DV)
b0 = Hằng số
b1 = Hệ số
x1 = Biến độc lập (IV)

Đây là một ví dụ của chương trình:

Thư viện nhập khẩu

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

Nhập tập dữ liệu

dataset = pd.read_csv('dataset-file.csv')

x = dataset.iloc[:, :-1].values

x = dataset.iloc[:, -1].values

Thay thế tệp dataset-file.csv bằng tệp của bạn và đề cập đến đường dẫn đầy đủ của tệp.

Tách tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra

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)

Huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản trên tập huấn luyện

from sklearn.linear_model import LinearRegression

regressor = LinearRegression()

regressor.fit(x_train, y_train)

Dự đoán kết quả bộ Kiểm tra

y_pred = regressor.predict(x_test)

Hình dung kết quả tập huấn

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()

Hình dung kết quả bộ Kiểm tra

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()

Chúng tôi đã trình bày Chương trình hồi quy tuyến tính đơn giản.