فهرست مطالب:
تصویری: پایتون رگرسیون خطی چیست؟
2024 نویسنده: Stanley Ellington | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-16 00:16
رگرسیون خطی ( پایتون پیاده سازی) رگرسیون خطی یک روش آماری برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته با مجموعه ای از متغیرهای مستقل است. توجه: در این مقاله ، متغیرهای وابسته را به عنوان پاسخ و متغیرهای مستقل را به عنوان ویژگی هایی برای سادگی ذکر می کنیم.
به سادگی ، چگونه می توانید تحلیل رگرسیون را در پایتون انجام دهید؟
این مراحل برای بیشتر رویکردها و پیاده سازی های رگرسیونی کمابیش کلی هستند
- مرحله 1: بسته ها و کلاس ها را وارد کنید.
- مرحله 2: ارائه داده ها
- مرحله 3: یک مدل ایجاد کنید و آن را متناسب کنید.
- مرحله 4: نتیجه بگیرید.
- مرحله 5: پاسخ را پیش بینی کنید.
همچنین بدانید ، نمره در رگرسیون خطی چیست؟ به زبان ساده رگرسیون خطی ، پیش بینی می کنیم نمرات روی یک متغیر از نمرات روی متغیر دوم اگر قرار بود Y را از X پیش بینی کنید ، هر چه مقدار X بیشتر باشد ، پیش بینی شما از Y بیشتر است.
به همین ترتیب، مردم می پرسند، رگرسیون خطی برای چه استفاده می شود؟
رگرسیون خطی یک تکنیک رایج تجزیه و تحلیل داده های آماری است. این است استفاده می شود تعیین میزان وجود a خطی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل.
رگرسیون خطی Sklearn چگونه کار می کند؟
پایتون | رگرسیون خطی استفاده كردن یادگیری کردن . رگرسیون خطی یک الگوریتم یادگیری ماشین مبتنی بر یادگیری تحت نظارت است. الف را اجرا می کند پسرفت وظیفه. پسرفت یک مدل پیش بینی هدف را بر اساس متغیرهای مستقل مدل می کند.
توصیه شده:
رگرسیون خطی داده ها چقدر است؟
رگرسیون خطی تلاش می کند تا با برازش یک معادله خطی برای داده های مشاهده شده، رابطه بین دو متغیر را مدل کند. یک خط رگرسیون خطی معادله ای به شکل Y = a + bX دارد که X متغیر توضیحی و Y متغیر وابسته است
رگرسیون خطی چندگانه در R چیست؟
رگرسیون خطی چندگانه گسترش رگرسیون خطی ساده است که برای پیش‌بینی متغیر نتیجه (y) بر اساس متغیرهای پیش‌بینی‌کننده متمایز چندگانه (x) استفاده می‌شود. آنها ارتباط بین متغیر پیش بینی کننده و نتیجه را اندازه گیری می کنند
مدل رگرسیون خطی ساده چیست؟
رگرسیون خطی ساده یک روش آماری است که به ما امکان می دهد روابط بین دو متغیر پیوسته (کمی) را خلاصه و مطالعه کنیم: متغیر دیگر که y نشان داده می شود به عنوان پاسخ، نتیجه یا متغیر وابسته در نظر گرفته می شود
الگوریتم یادگیری ماشین رگرسیون خطی چه مفروضاتی دارد؟
مفروضات در مورد برآوردگرها: متغیرهای مستقل بدون خطا اندازه گیری می شوند. متغیرهای مستقل به صورت خطی مستقل از یکدیگر هستند، یعنی هیچ خطی در داده ها وجود ندارد
چگونه رگرسیون خطی چندگانه انجام می دهید؟
برای درک رابطه ای که در آن بیش از دو متغیر وجود دارد، از رگرسیون خطی چندگانه استفاده می شود. مثال با استفاده از رگرسیون خطی چندگانه yi = متغیر وابسته: قیمت XOM. xi1 = نرخ بهره. xi2 = قیمت نفت. xi3 = ارزش شاخص S&P 500. xi4= قیمت قراردادهای آتی نفت. B0 = قطع y در زمان صفر