Was sind lineare Regressionstechniken in Python?

Was sind lineare Regressionstechniken in Python?

Mit der rasanten Entwicklung und Popularisierung künstlicher Intelligenz ist die Technologie des maschinellen Lernens allmählich zu einem heißen Thema geworden. Im Bereich des maschinellen Lernens ist die lineare Regressionstechnologie die klassischste und am häufigsten verwendete Technologie, und Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für maschinelles Lernen. In diesem Artikel wird vorgestellt, was die lineare Regressionstechnik in Python ist und wie sie für Vorhersagen und Modellbildung verwendet wird.

1. Was ist lineare Regressionstechnologie?

Die lineare Regressionstechnologie ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Vorhersage numerischer Variablen verwendet wird. Der Algorithmus analysiert die lineare Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen im Datensatz und erstellt darauf basierend eine lineare Gleichung, um zukünftige numerische Variablen vorherzusagen. Dieser Algorithmus wird häufig zur Vorhersage des Trends einer Variablen verwendet und ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in der Statistik und im Finanzwesen.

Betrachten Sie beispielsweise einen Datensatz über Hausverkäufe. In diesem Datensatz möchten wir die Beziehung zwischen Immobilienpreisen (der abhängigen Variablen) und einigen Faktoren wie Hausgröße und -alter vorhersagen. Mithilfe linearer Regressionstechniken können zwei oder mehr Faktoren analysiert, ihr Einfluss aufeinander bestimmt und darauf basierend eine Gleichung erstellt werden, um die Immobilienpreise vorherzusagen.

2. Lineare Regressionstechnologie in Python

Python ist eine einfache und leicht zu erlernende Programmiersprache auf hohem Niveau, die eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt, einschließlich linearer Regression. Es gibt viele Bibliotheken und Funktionen von Drittanbietern in Python, die bei der Implementierung linearer Regressionsalgorithmen helfen können. Zu den am häufigsten verwendeten gehören Numpy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn.

1. numpy

numpy ist eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen in Python. Bei linearen Regressionsproblemen wird es hauptsächlich zur Berechnung von Matrizen und Vektoren verwendet. In Numpy können Daten als mehrdimensionale Arrays (d. h. Matrizen) dargestellt werden. Über die Funktion matmul() der Numpy-Bibliothek können Matrizen multipliziert werden, um lineare Gleichungen zu lösen.

Im Hausverkaufsdatensatz können Sie beispielsweise die Numpy-Bibliothek verwenden, um die beiden Faktoren Fläche und Alter als unabhängige Variablen und den Hauspreis als abhängige Variable zu verwenden und dann eine lineare Gleichung zur Vorhersage des Hauses zu verwenden Preis. Unter diesen wird die Matrixformel wie folgt ausgedrückt:

Y = Mit der Funktion matmul() der Numpy-Bibliothek kann der Wert von Θ ermittelt werden, wodurch der Hauspreis vorhergesagt werden kann.

pandas

2. pandas ist eine Python-Bibliothek zur Datenverarbeitung. Pandas können Datensätze in Python importieren und die Daten dann bereinigen, transformieren und integrieren, sodass sie in Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können. Bei linearen Regressionsproblemen können Pandas zum Importieren und Vorbereiten des Datensatzes verwendet werden.

Im Hausverkaufsdatensatz können Sie beispielsweise Pandas verwenden, um den Datensatz zu lesen und die Daten in einen Pandas-Datenrahmen umzuwandeln. In einem Datenrahmen können Sie mithilfe von Datenbereinigungstechniken fehlende Werte oder falsche Daten ergänzen und mithilfe der verfügbaren Daten unabhängige und abhängige Variablen vorbereiten.

matplotlib

3. matplotlib ist eine Python-Visualisierungsbibliothek zum Plotten, grafischen Darstellen und Visualisieren von Daten. Bei linearen Regressionsproblemen können Sie die Matplotlib-Bibliothek verwenden, um die Leistung und Genauigkeit Ihres Modells zu visualisieren.

Zum Beispiel können Sie im Datensatz zu Hausverkäufen die Matplotlib-Bibliothek verwenden, um die vorhergesagten und wahren Werte des Modells darzustellen. Letztendlich kann dies dabei helfen, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Modells zu bestimmen.

scikit-learn

4. scikit-learn ist eine der leistungsstärksten und am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Es enthält verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich linearer Regressionsalgorithmen, und bietet einige effiziente Methoden und Werkzeuge zur Bewältigung maschineller Lernaufgaben.

Beispielsweise kann im Hausverkaufsdatensatz die lineare Regressionsfunktion in der Scikit-Learn-Bibliothek zum Modellieren und Trainieren des Modells verwendet werden. Während des Trainingsprozesses können Bewertungsmetriken wie der mittlere quadratische Fehler (MSE) und der R2-Score verwendet werden, um die Leistung und Genauigkeit des Modells zu messen und das Modell anzupassen und zu optimieren.

3. So verwenden Sie Python zur Durchführung einer linearen Regression

Die Verwendung von Python zur Durchführung einer linearen Regression erfordert normalerweise die folgenden Schritte:

Bestimmen Sie das Problem und bereiten Sie den Datensatz vor.

1. Importieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken und -Funktionen.
2. Konvertieren Sie den Datensatz in einen Pandas-Datenrahmen und bereinigen und bereiten Sie die Daten vor.
3. Erstellen Sie ein lineares Regressionsmodell und trainieren Sie das Modell.
4. Verwenden Sie Bewertungsmetriken, um die Modellleistung zu bewerten und das Modell anzupassen und zu optimieren.
5. Verwenden Sie Modelle, um Vorhersagen zu treffen.
6. Hier sind zum Beispiel einige Python-Codefragmente, die mithilfe der linearen Regressionsfunktion aus der scikit-learn-Bibliothek eine lineare Regression für einen Hausverkaufsdatensatz durchführen.

# 导入所需库和函数
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 读取数据集并准备数据
data = pd.read_csv('house_sales.csv')
X = data[['age', 'sqft']]
y = data['price']

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 评估模型的性能和精度
y_pred = model.predict(X)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
r2 = r2_score(y, y_pred)

# 打印MSE和R2分数
print('MSE:', mse)
print('R2:', r2)

# 使用模型进行预测
age = 20
sqft = 2000
predicted_price = model.predict([[age, sqft]])[0]
print('Predicted price:', predicted_price)

4. Fazit

In diesem Artikel haben wir die Konzepte und Schritte der Verwendung der linearen Regressionstechnologie in Python vorgestellt. Modellieren, trainieren und prognostizieren Sie lineare Regressionsprobleme schnell und einfach, indem Sie Funktionen und Tools aus den Bibliotheken Numpy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn verwenden. Lineare Regressionstechniken werden in vielen Bereichen eingesetzt, vom Finanzwesen über das Gesundheitswesen bis hin zum Marketing. Das Verstehen und Beherrschen dieser Technologie ist ein wichtiges Werkzeug für die Datenanalyse und -vorhersage und auch sehr hilfreich bei der Beurteilung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Datenanalyseprozesses.

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