Python의 선형 회귀 기술이란 무엇입니까?

Python의 선형 회귀 기술이란 무엇입니까?

인공지능의 급속한 발전과 대중화로 머신러닝 기술이 점차 화제가 되고 있습니다. 기계 학습 분야에서 선형 회귀 기술은 가장 고전적이고 일반적으로 사용되는 기술이며 Python은 가장 널리 사용되는 기계 학습 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 기사에서는 Python의 선형 회귀 기술이 무엇인지, 예측 및 모델 구축에 이를 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 선형회귀 기술이란?

선형 회귀 기술은 수치 변수를 예측하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. 알고리즘은 데이터 세트의 독립변수와 종속변수 사이의 선형 관계를 분석하고, 이를 기반으로 선형 방정식을 구축하여 미래 수치변수를 예측합니다. 이 알고리즘은 변수의 추세를 예측하는 데 자주 사용되며 통계 및 금융 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.

예를 들어 주택 판매 데이터 세트를 생각해 보세요. 이 데이터 세트에서 우리는 주택 가격(종속 변수)과 주택 규모, 연령 등 일부 요인 간의 관계를 예측하려고 합니다. 선형회귀기법을 이용하면 2개 이상의 요인을 분석하여 서로 미치는 영향을 파악하고, 이를 바탕으로 방정식을 만들어 주택가격을 예측할 수 있습니다.

2. Python의 선형 회귀 기술

Python은 선형 회귀를 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘을 지원하는 간단하고 배우기 쉬운 고급 프로그래밍 언어입니다. Python에는 선형 회귀 알고리즘을 구현하는 데 도움이 될 수 있는 타사 라이브러리와 함수가 많이 있으며, 가장 일반적으로 사용되는 라이브러리로는 numpy, pandas, matplotlib 및 scikit-learn이 있습니다.

1. numpy

numpy는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 라이브러리 중 하나입니다. 선형 회귀 문제에서는 주로 행렬과 벡터를 계산하는 데 사용됩니다. numpy에서는 데이터를 다차원 배열(예: 행렬)로 표현할 수 있습니다. numpy 라이브러리의 matmul() 함수를 통해 행렬을 곱하여 선형 방정식을 풀 수 있습니다.

예를 들어 주택 판매 데이터 세트에서 numpy 라이브러리를 사용하여 면적과 연령이라는 두 가지 요소를 독립 변수로 사용하고 주택 가격을 종속 변수로 사용한 다음 선형 방정식을 사용하여 주택을 예측할 수 있습니다. 가격. 그 중 행렬식은 다음과 같이 표현된다.

Y = X * Θ + ε

여기서 Y는 주택 가격, 1]차원 계수 행렬, ε은 오차항이다. numpy 라이브러리의 matmul() 함수를 사용하면 Θ 값을 얻을 수 있어 주택 가격을 예측할 수 있습니다.

2. pandas

pandas는 데이터 처리를 위한 Python 라이브러리입니다. pandas는 데이터 세트를 Python으로 가져온 다음 데이터를 정리, 변환 및 통합하여 기계 학습 알고리즘에 사용할 수 있습니다. 선형 회귀 문제에서는 팬더를 사용하여 데이터 세트를 가져오고 준비할 수 있습니다.

예를 들어 주택 매매 데이터 세트에서는 pandas를 사용하여 데이터 세트를 읽고 데이터를 pandas 데이터 프레임으로 변환할 수 있습니다. 데이터 프레임에서는 데이터 정리 기술을 사용하여 누락된 값이나 잘못된 데이터를 채우고 사용 가능한 데이터를 사용하여 독립 변수와 종속 변수를 준비할 수 있습니다.

3. matplotlib

matplotlib은 데이터 플로팅, 그래프 작성 및 시각화를 위한 Python 시각화 라이브러리입니다. 선형 회귀 문제에서는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 모델의 성능과 정확성을 시각화할 수 있습니다.

예를 들어 주택 판매 데이터세트에서는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 모델의 예측 값과 실제 값을 표시할 수 있습니다. 궁극적으로 이는 모델의 신뢰성과 정확성을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. scikit-learn

scikit-learn은 Python에서 가장 강력하고 일반적으로 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. 여기에는 선형 회귀 알고리즘을 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있으며 기계 학습 작업을 처리하기 위한 몇 가지 효율적인 방법과 도구를 제공합니다.

예를 들어 주택 판매 데이터 세트에서 scikit-learn 라이브러리의 선형 회귀 함수를 사용하여 모델을 모델링하고 훈련할 수 있습니다. 훈련 과정에서 평균 제곱 오차(MSE) 및 R2 점수와 같은 평가 지표를 사용하여 모델의 성능과 정확도를 측정하고 모델을 조정 및 최적화할 수 있습니다.

3. Python을 사용하여 선형 회귀를 수행하는 방법

Python을 사용하여 선형 회귀를 수행하려면 일반적으로 다음 단계가 필요합니다.

1. 문제를 확인하고 데이터 세트를 준비합니다.
2. 필요한 Python 라이브러리와 함수를 가져옵니다.
3. 데이터 세트를 Pandas 데이터 프레임으로 변환하고 데이터를 정리하고 준비합니다.
4. 선형 회귀 모델을 만들고 모델을 훈련시킵니다.
5. 평가 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하고 모델을 조정 및 최적화하세요.
6. 모델을 사용하여 예측하세요.

예를 들어, 다음은 scikit-learn 라이브러리의 선형 회귀 함수를 사용하여 주택 판매 데이터 세트에서 선형 회귀를 수행하는 일부 Python 코드 조각입니다.

# 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. 결론

이 글에서는 Python에서 선형 회귀 기술을 사용하는 개념과 단계를 소개했습니다. numpy, pandas, matplotlib 및 scikit-learn 라이브러리의 기능과 도구를 사용하여 선형 회귀 문제를 빠르고 쉽게 모델링, 학습 및 예측합니다. 선형 회귀 기법은 금융부터 의료, 마케팅까지 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기술을 이해하고 숙달하는 것은 데이터 분석과 예측을 위한 중요한 도구이며, 데이터 분석 과정의 신뢰성과 정확성을 판단하는 데도 큰 도움이 됩니다.

위 내용은 Python의 선형 회귀 기술이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!