Que sont les techniques de régression linéaire en Python ?

Que sont les techniques de régression linéaire en Python ?

Avec le développement rapide et la vulgarisation de l'intelligence artificielle, la technologie d'apprentissage automatique est progressivement devenue un sujet brûlant. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la technologie de régression linéaire est la technologie la plus classique et la plus couramment utilisée, et Python est l'un des langages de programmation d'apprentissage automatique les plus populaires. Cet article présentera ce qu'est la technique de régression linéaire en Python et comment l'utiliser pour la prédiction et la création de modèles.

1. Qu'est-ce que la technologie de régression linéaire ?

La technologie de régression linéaire est un algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour prédire des variables numériques. L'algorithme analyse la relation linéaire entre les variables indépendantes et dépendantes dans l'ensemble de données et construit une équation linéaire basée sur celle-ci pour prédire les futures variables numériques. Cet algorithme est souvent utilisé pour prédire la tendance d'une variable et est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés en statistique et en finance.

Par exemple, considérons un ensemble de données sur les ventes de maisons. Dans cet ensemble de données, nous souhaitons prédire la relation entre les prix de l'immobilier (la variable dépendante) et certains facteurs tels que la taille et l'âge de la maison. Les techniques de régression linéaire peuvent être utilisées pour analyser deux facteurs ou plus, déterminer leur influence les uns sur les autres et créer une équation basée sur celle-ci afin de prédire les prix de l'immobilier.

2. Technologie de régression linéaire en Python

Python est un langage de programmation de haut niveau simple et facile à apprendre qui prend en charge une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire. Il existe de nombreuses bibliothèques et fonctions tierces en Python qui peuvent aider à implémenter des algorithmes de régression linéaire. Les plus couramment utilisées incluent numpy, pandas, matplotlib et scikit-learn.

1. numpy

numpy est l'une des bibliothèques de calcul scientifique les plus couramment utilisées en Python. Dans les problèmes de régression linéaire, il est principalement utilisé pour calculer des matrices et des vecteurs. Dans numpy, les données peuvent être représentées sous forme de tableaux multidimensionnels (c'est-à-dire des matrices). Grâce à la fonction matmul() de la bibliothèque numpy, les matrices peuvent être multipliées pour résoudre des équations linéaires.

Par exemple, dans l'ensemble de données sur les ventes de maisons, vous pouvez utiliser la bibliothèque numpy pour utiliser les deux facteurs de superficie et d'âge comme variables indépendantes, et le prix de la maison comme variable dépendante, puis utiliser une équation linéaire pour prédire la maison. prix. Parmi eux, la formule matricielle est exprimée comme suit :

Y = X * Θ + ε

où Y est le prix du logement, la matrice des coefficients 1]-dimensionnels, ε est le terme d'erreur. En utilisant la fonction matmul() de la bibliothèque numpy, la valeur de Θ peut être obtenue, permettant de prédire le prix de l'immobilier.

2. pandas

pandas est une bibliothèque Python pour le traitement de données. Les pandas peuvent importer des ensembles de données dans Python, puis nettoyer, transformer et intégrer les données afin qu'elles puissent être utilisées dans des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans les problèmes de régression linéaire, les pandas peuvent être utilisés pour importer et préparer l'ensemble de données.

Par exemple, dans l'ensemble de données sur les ventes de maisons, vous pouvez utiliser des pandas pour lire l'ensemble de données et convertir les données en une trame de données pandas. Dans un bloc de données, vous pouvez utiliser des techniques de nettoyage des données pour remplir les valeurs manquantes ou les données incorrectes et préparer des variables indépendantes et dépendantes en utilisant les données disponibles.

3. matplotlib

matplotlib est une bibliothèque de visualisation Python permettant de tracer, représenter graphiquement et visualiser des données. Dans les problèmes de régression linéaire, vous pouvez utiliser la bibliothèque matplotlib pour visualiser les performances et la précision de votre modèle.

Par exemple, dans l'ensemble de données sur les ventes de maisons, vous pouvez utiliser la bibliothèque matplotlib pour tracer les valeurs prédites et vraies du modèle. En fin de compte, cela peut aider à déterminer la fiabilité et la précision du modèle.

4. scikit-learn

scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus puissantes et les plus couramment utilisées en Python. Il contient divers algorithmes d'apprentissage automatique, notamment des algorithmes de régression linéaire, et fournit des méthodes et des outils efficaces pour gérer les tâches d'apprentissage automatique.

Par exemple, dans l'ensemble de données sur les ventes de maisons, la fonction de régression linéaire de la bibliothèque scikit-learn peut être utilisée pour modéliser et entraîner le modèle. Au cours du processus de formation, des mesures d'évaluation telles que l'erreur quadratique moyenne (MSE) et le score R2 peuvent être utilisées pour mesurer les performances et la précision du modèle, ainsi que pour ajuster et optimiser le modèle.

3. Comment utiliser Python pour effectuer une régression linéaire

L'utilisation de Python pour effectuer une régression linéaire nécessite généralement les étapes suivantes :

1. Déterminez le problème et préparez l'ensemble de données.
2. Importez les bibliothèques et fonctions Python requises.
3. Convertissez l'ensemble de données en dataframe pandas, nettoyez et préparez les données.
4. Créez un modèle de régression linéaire et entraînez le modèle.
5. Utilisez des métriques d'évaluation pour évaluer les performances du modèle, puis ajuster et optimiser le modèle.
6. Utilisez des modèles pour faire des prédictions.

Par exemple, voici quelques extraits de code Python qui effectuent une régression linéaire sur un ensemble de données de ventes de maisons à l'aide de la fonction de régression linéaire de la bibliothèque scikit-learn.

# 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. Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté les concepts et les étapes d'utilisation de la technologie de régression linéaire en Python. Modélisez, entraînez et prédisez les problèmes de régression linéaire rapidement et facilement à l'aide des fonctions et des outils des bibliothèques numpy, pandas, matplotlib et scikit-learn. Les techniques de régression linéaire sont largement utilisées dans divers domaines, de la finance aux soins de santé en passant par le marketing. Comprendre et maîtriser cette technologie est un outil important pour l’analyse et la prévision des données, et est également très utile pour juger de la fiabilité et de l’exactitude du processus d’analyse des données.

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