파이썬 다중회귀분석 예제

By 2019. augusztus 2. Egyéb No Comments

패키지 NumPy는 단일 및 다차원 배열에 많은 고성능 작업을 허용하는 기본 파이썬 과학 패키지입니다. 또한 많은 수학 루틴을 제공합니다. 물론 오픈 소스입니다. SL = 0.05X_opt = X[,[0, 1, 2, 3, 4]][0, 1, 2, 3, 4]][X_Modeled = 뒤로 제거(X_opt, SL)“### 결론우리는 우리의 모델이 꽤 좋은 일을 했다는 것을 알 수 있습니다. 독립 변수와 종속 변수 사이에는 여러 선형 종속성이 있습니다. 여러 변수의 데이터 집합에 선형 모델을 맞출 수 있었기 때문에 선형 관계가 매우 두있습니다. 이제 파이썬에서 다중 선형 회귀 모델을 만드는 방법을 알 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 선형 회귀의 개념과 주로 파이썬에서의 구현에 중점을 두고 싶습니다. 선형 회귀는 두 (단순 선형 회귀) 또는 더 많은 (다중 선형 회귀) 변수 -종속 변수 및 독립 변수 사이의 선형 관계를 검사하는 통계 모델입니다. 선형 관계는 기본적으로 하나 이상의 독립 변수가 증가(또는 감소)할 때 종속 변수도 증가(또는 감소)한다는 것을 의미합니다: **Note:** 그러나 모델 성능을 평가하는 더 좋은 방법이 있습니다. 자동 뒤로 제거를 사용할 수 있습니다. 당신은 또한 파이썬에서 뒤로 제거의 일부 자동 구현에 관심이 있다면, 아래 중 하나를 찾아주세요 : 미르코는 기계 공학 박사 학위를 가지고 대학 교수로 작동합니다.

그는 에너지 분야의 의사 결정을 지원하기 위해 하이브리드 최적화 및 기계 학습 방법을 적용하는 Pythonista입니다. 이 게시물의 수학 부분을 🙂 파이썬에서 구현 할 준비가 되셨습니까? 파이썬을 사용하여 여러 선형 회귀에 대해 설명해 보겠습니다. 이러한 종류의 데이터를 “더미 변수 데이터”라고 합니다. 선형 회귀를 위한 Python 라이브러리가 더미 변수 트랩을 처리하기 때문에 이 작업을 수동으로 수행할 필요가 없습니다. Statsmodels는 “다양한 통계 모델의 추정뿐만 아니라 통계 테스트 및 통계 데이터 탐색을 수행하기 위한 클래스와 함수를 제공하는 Python 모듈”입니다. (설명서에서) 먼저 분석을 위해 Python 라이브러리와 데이터 집합을 가져와야 합니다. 보시다시피 선형 관계는 양수(독립 변수가 올라가고 종속 변수가 올라간다) 또는 음수(독립 변수가 올라가고 종속 변수가 내려가는 경우)일 수 있습니다. 내가 말했듯이, 나는 파이썬에서 회귀 모델의 구현에 초점을 맞출 것이다, 그래서 나는 회귀 후드에서 수학에 너무 많이 탐구하고 싶지 않아,하지만 난 그것에 대해 조금 쓸 것입니다.

당신이 그것에 대해 블로그 게시물을 원한다면, 응답에 저를 작성하는 것을 망설이지 말라! 그래서, 이것은 파이썬에서 선형 회귀를 수행하는 방법에 대한 빠른 (그러나 오히려 긴!) 소개되었습니다. 실제로는 전체 데이터 집합을 사용하지 않지만 데이터를 학습 데이터로 분할하여 모델을 학습하고 테스트 데이터를 추측하여 모델/예측을 테스트합니다.