Étapes et exemples pour implémenter un algorithme de régression linéaire à l'aide de Python

La régression linéaire

est un algorithme d'apprentissage automatique courant et un algorithme couramment utilisé en intelligence artificielle. Il s'agit d'une méthode permettant de prédire une relation linéaire entre une variable de sortie numérique et une ou plusieurs variables indépendantes. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle de régression linéaire pour prédire les prix des logements en fonction de la taille, de l'emplacement, des environs de la maison, etc.

L'idée principale est de décrire la relation entre les variables indépendantes et les variables de sortie en construisant un modèle linéaire. Le modèle peut être exprimé comme suit :

y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + … + an*xn

où, y est la variable de sortie (également appelée variable de réponse), x1, x2,..., xn sont des variables indépendantes (également appelées fonctionnalités), a0, a1, a2,. .., an est le coefficient de régression utilisé pour exprimer l'influence des variables indépendantes sur les variables de sortie.

Objectif

L'objectif est de trouver la valeur optimale du coefficient de régression afin que le modèle s'adapte au mieux aux données. Une méthode courante est la méthode des moindres carrés, qui minimise la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et les valeurs prédites du modèle. Des algorithmes d'optimisation tels que la descente de gradient peuvent être utilisés pour trouver les valeurs optimales des coefficients de régression. Les

Scénarios d'utilisation

peuvent être utilisés pour de nombreux problèmes, tels que la prévision des ventes, des cours des actions, des revenus, des niveaux d'éducation, etc. Il peut également être utilisé pour des problèmes à plusieurs variables, tels que la prévision des prix de l'immobilier, en tenant compte de plusieurs facteurs tels que la taille, l'emplacement, l'âge et le nombre de chambres de la maison.

Ensuite, écrivez un exemple simple de prévision des prix de l'immobilier à l'aide de la régression linéaire :

Analyse :

L'algorithme de régression linéaire est basé sur des principes statistiques et la méthode des moindres carrés, et prédit les données de test en ajustant les données d'entraînement. Dans le cas de la prévision des prix de l'immobilier, les variables d'entrée du modèle incluent généralement des caractéristiques importantes telles que la taille de la maison, le nombre de chambres, le nombre de salles de bains et le nombre de garages. Le modèle de régression linéaire combine ces variables pour former une équation linéaire, puis trouve les coefficients optimaux en fonction des données d'entraînement pour s'adapter au mieux aux données d'entraînement.

Une fois la formation du modèle terminée, l'intelligence artificielle peut utiliser le modèle pour prédire les prix des nouveaux logements. Les utilisateurs doivent uniquement saisir les données caractéristiques de la maison, puis le modèle générera des résultats de prédiction. De cette manière, l’IA peut aider les acheteurs et les vendeurs à mieux comprendre le marché immobilier, à évaluer et à vendre leurs maisons avec une plus grande valeur.

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 处理数据
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, 1].values
# 划分数据集，将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 线性回归模型的实例化
lin_reg = LinearRegression()
# 训练模型
lin_reg.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的结果
y_pred = lin_reg.predict(X_test)
# 输出模型的评估结果
print('Coefficients: \n', lin_reg.coef_)
print('Mean squared error: %.2f' % np.mean((y_pred - y_test) ** 2))
> print('Variance score: %.2f' % lin_reg.score(X_test, y_test))

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