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. 당신이 그것에 대해 읽고 싶은 경우에, 내 다음 블로그 게시물을 확인 하시기 바랍니다. 한편, 난 당신이이 게시물을 즐길 수 있기를 바랍니다 그리고 난 다음 하나에 당신을 “볼” 거 야. 선형 회귀를 구현하고 scikit-learn의 범위를 벗어난 기능이 필요한 경우 통계 모델을 고려해야 합니다. 그것은 통계 모델의 추정, 테스트 수행 등을위한 강력한 파이썬 패키지입니다. 그것은 뿐만 아니라 오픈 소스. 더 이상 지체없이 파이썬용 Scikit-Learn 모듈을 사용하여 여러 선형 회귀를 수행하는 방법을 살펴 보겠습니다. 이러한 기술을 사용하여 회귀에 대한 수많은 파이썬 라이브러리가 있습니다. 그들 대부분은 무료 및 오픈 소스입니다. 이것이 파이썬이 기계 학습의 주요 프로그래밍 언어 중 하나인 이유 중 하나입니다.

Statsmodels는 “다양한 통계 모델의 추정뿐만 아니라 통계 테스트 및 통계 데이터 탐색을 수행하기 위한 클래스와 함수를 제공하는 Python 모듈”입니다. (설명서에서) 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. 당신은 또한 파이썬에서 뒤로 제거의 일부 자동 구현에 관심이 있다면, 아래의 두 가지를 찾아주세요 : 당신은 지금 선형 회귀가 무엇인지 알고 당신은 파이썬과 세 개의 오픈 소스 패키지로 구현 할 수있는 방법 : NumPy, scikit-learn, 및 통계모델. 안녕 여러분! “팬더”라이브러리와 NumPy 라이브러리를 간단히 소개 한 후, 파이썬에서 모델을 구축하는 것에 대한 빠른 소개를 제공하고 싶었으며, 매우 기본적인 모델 중 하나 인 선형 회귀보다 시작하는 것이 더 좋은 곳은 무엇입니까? 이것은 기계 학습에 대한 첫 번째 게시물이 될 것이며 앞으로 더 복잡한 모델에 대해 쓸 계획입니다. 지켜! 그러나 지금은 선형 회귀에 초점을 맞출 수 있습니다. 파이썬에 데이터를 추가하면 sklearn 및 통계 모델을 모두 사용하여 회귀 결과를 얻을 수 있습니다.

당신이 NumPy에 익숙하지 않은 경우, 당신은 공식 NumPy 사용자 가이드를 사용하고 읽기 할 수 있습니다 엄마, 아니 루프 없음 : NumPy와 배열 프로그래밍. 또한 순수 파이썬 대 NumPy vs 텐서플로우 성능 비교는 NumPy를 적용할 때 얻을 수 있는 성능 향상에 대한 꽤 좋은 아이디어를 제공할 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 (또는 그 이상) 독립적 인 변수가 증가 (또는 감소) 할 때, 종속 변수도 증가 (또는 감소) 것을 의미한다 : 당신은 패키지 통계 모델을 사용하여 상대적으로 쉽게 파이썬에서 선형 회귀를 구현 할 수 있습니다 잘.