Python의 관련 분석 기술

Python은 데이터 과학 및 빅데이터 분석의 중요한 도구 중 하나가 되었습니다. 강력한 라이브러리와 모듈을 통해 기계 학습, 데이터 마이닝 및 데이터 시각화와 같은 영역에서 선택되는 언어가 됩니다. Python에는 데이터 처리 및 모델 구축에 도움이 될 수 있는 몇 가지 분석 관련 기술이 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 관련 분석 기법 중 일부입니다.

1. 산점도

산점도는 데이터 과학자가 자주 사용하는 도구로, 두 변수 간의 상관 관계를 시각적으로 표시할 수 있습니다. Python에서는 matplotlib 라이브러리의 smash() 함수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. 예:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

이것은 두 변수 사이의 관계를 명확하게 반영하는 x 및 y 값 세트 사이의 간단한 산점도를 플롯합니다.

2. 선형 회귀

선형 회귀는 두 변수 사이의 선형 관계를 고려하고 최소 제곱법을 사용하여 직선에 맞추는 데이터 모델을 구축하는 방법입니다. Python에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 선형 회귀를 쉽게 수행할 수 있습니다. 예:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 3, 4, 5, 6]

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

print(model.coef_) # 输出拟合直线的斜率

이것은 적합선의 기울기(회귀 계수라고도 함) 2.0을 출력하며, 이는 x가 증가함에 따라 y도 증가함을 나타냅니다.

3. 상관 계수

피어슨 상관 계수는 두 변수 사이의 선형 관계를 수량화하는 방법으로, 그 값의 범위는 -1에서 1이며, -1은 정반대의 상관 관계를 나타내고 0은 상관 관계가 없음을 나타냅니다. 완벽한 양의 상관관계. Python에서는 numpy 라이브러리의 corrcoef() 함수를 사용하여 상관 계수를 계산할 수 있습니다. 예:

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]

corr = np.corrcoef(x, y)
print(corr)

이것은 두 변수 사이의 상관 계수 행렬을 출력하며 행렬의 (0,1) 및 (1,0) 위치는 피어슨 상관 계수가 됩니다.

4. 다중 선형 회귀

다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 고려하는 선형 회귀 방법입니다. Python에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 다중 선형 회귀를 쉽게 수행할 수 있습니다. 예:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]
y = [3, 4, 5, 6, 7]

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

print(model.coef_) # 输出拟合直线的斜率

이것은 적합선의 기울기를 출력하여 두 개의 독립 변수 x1과 x2가 증가함에 따라 y도 증가한다는 것을 보여줍니다.

5. 부분 상관 계수

부분 상관 계수는 다른 변수의 영향을 고려한 두 변수 간의 선형 관계입니다. 공변량의 효과를 제어하는 ​​데 사용할 수 있습니다. Python에서는 scipy 라이브러리의 stats 모듈을 사용하여 부분 상관 계수를 계산할 수 있습니다. 예:

from scipy import stats

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
x2 = [2, 4, 6, 8, 10]
y = [5, 6, 7, 8, 9]

r, p = stats.pearsonr(x1, x2)
pr = stats.partial_corr(y, x1, x2)

print(r) # 输出x1和x2之间的相关系数
print(pr) # 输出y与x1之间的偏相关系数

이 예에서 부분 상관 계수는 x2가 y와 x1에 미치는 영향을 제어합니다.

요약

Python에는 관련 분석 문제를 처리하는 데 도움이 되는 많은 도구가 있습니다. 산점도, 선형 회귀, 상관 계수, 다중 선형 회귀 및 부분 상관 계수는 여기에 나열된 일반적으로 사용되는 도구 중 일부입니다. 이러한 기술을 익히면 데이터 과학자는 데이터를 더 잘 이해하고 적절한 모델을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 관련 분석 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!