Python の線形回帰手法とは何ですか?
- WBOYオリジナル
- 2023-06-05 08:40:331531ブラウズ
Python の線形回帰手法とは何ですか?
人工知能の急速な発展と普及に伴い、機械学習テクノロジーが徐々に話題になっています。機械学習の分野では、線形回帰テクノロジーが最も古典的で一般的に使用されているテクノロジーであり、Python は最も人気のある機械学習プログラミング言語の 1 つです。この記事では、Python における線形回帰手法とは何か、またそれを予測やモデル構築に使用する方法を紹介します。
1. 線形回帰技術とは何ですか?
線形回帰テクノロジーは、数値変数を予測するために使用される機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、データセット内の独立変数と従属変数の間の線形関係を分析し、これに基づいて線形方程式を構築し、将来の数値変数を予測します。このアルゴリズムは、変数の傾向を予測するためによく使用され、統計と金融で最も一般的に使用されるアルゴリズムの 1 つです。
たとえば、住宅販売のデータセットを考えてみましょう。このデータセットでは、住宅価格 (従属変数) と住宅の大きさや築年数などのいくつかの要素との関係を予測したいと考えています。線形回帰手法を使用すると、2 つ以上の要因を分析し、それらの要因が相互に与える影響を判断し、これに基づいて方程式を作成して住宅価格を予測できます。
2. Python の線形回帰テクノロジー
Python は、線形回帰を含むさまざまな機械学習アルゴリズムをサポートする、シンプルで習得しやすい高レベル プログラミング言語です。 Python には、線形回帰アルゴリズムの実装に役立つサードパーティのライブラリと関数が多数あり、最も一般的に使用されるものには、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn などがあります。
- numpy
numpy は、Python で最もよく使用される科学計算ライブラリの 1 つです。線形回帰問題では、主に行列とベクトルの計算に使用されます。 numpy では、データは多次元配列 (つまり行列) として表現できます。 numpy ライブラリの matmul() 関数を使用すると、行列を乗算して一次方程式を解くことができます。
たとえば、住宅販売データ セットでは、numpy ライブラリを使用して、面積と築年数の 2 つの要素を独立変数として、住宅価格を従属変数として使用し、一次方程式を使用できます。家の価格を予測するためです。このうち、行列式は、
Y = 数量、Θ は [m,1] 次元の係数行列、ε は誤差項として表されます。 numpy ライブラリの matmul() 関数を使用すると、Θ の値を取得でき、住宅価格を予測できます。
pandas- pandas は、データ処理用の Python ライブラリです。 pandas はデータセットを Python にインポートし、データをクリーンアップ、変換、統合して、機械学習アルゴリズムで使用できるようにします。線形回帰問題では、パンダを使用してデータセットをインポートして準備できます。
たとえば、住宅販売データ セットでは、pandas を使用してデータ セットを読み取り、データを pandas データ フレームに変換できます。データ フレームでは、データ クリーニング手法を使用して欠落値や不正確なデータを埋め、利用可能なデータを使用して独立変数と従属変数を準備できます。
matplotlib- matplotlib は、データのプロット、グラフィックス、および視覚化のための Python 視覚化ライブラリです。線形回帰問題では、matplotlib ライブラリを使用してモデルのパフォーマンスと精度を視覚化できます。
たとえば、住宅販売データ セットでは、matplotlib ライブラリを使用して、モデルの予測値と真の値をプロットできます。最終的に、これはモデルの信頼性と精度を判断するのに役立ちます。
scikit-learn- scikit-learn は、Python で最も強力で一般的に使用される機械学習ライブラリの 1 つです。これには、線形回帰アルゴリズムを含むさまざまな機械学習アルゴリズムが含まれており、機械学習タスクを処理するためのいくつかの効率的な方法とツールが提供されます。
たとえば、住宅販売データ セットでは、scikit-learn ライブラリの線形回帰関数を使用してモデルをモデル化し、トレーニングできます。トレーニング プロセス中に、平均二乗誤差 (MSE) や R2 スコアなどの評価指標を使用して、モデルのパフォーマンスと精度を測定し、モデルを調整および最適化できます。
3. Python を使用して線形回帰を行う方法
Python を使用して線形回帰を実行するには、通常、次の手順が必要です:
問題を特定し、データ セットを準備する。- 必要な Python ライブラリと関数をインポートします。
- データセットを pandas データ フレームに変換し、データをクリーンアップして準備します。
- 線形回帰モデルを作成し、モデルをトレーニングします。
- 評価指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価し、モデルを調整および最適化します。
- モデルを使用して予測を行います。
- たとえば、scikit-learn ライブラリの線形回帰関数を使用して住宅販売データセットに対して線形回帰を実行する Python コード スニペットをいくつか示します。
# 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. 結論
この記事では、Python で線形回帰テクノロジーを使用する概念と手順を紹介しました。 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn ライブラリの関数とツールを使用して、線形回帰問題を迅速かつ簡単にモデル化、トレーニング、予測します。線形回帰手法は、金融から医療、さらにはマーケティングに至るまで、さまざまな分野で広く使用されています。このテクノロジーを理解して習得することは、データ分析と予測のための重要なツールであり、データ分析プロセスの信頼性と正確性を判断するのにも非常に役立ちます。
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