Apakah teknik regresi berbilang dalam Python?

Apakah teknik regresi berganda dalam Python?

Regression berbilang ialah kaedah statistik yang digunakan untuk meneroka hubungan antara pembolehubah bersandar di bawah kawalan dua atau lebih pembolehubah tidak bersandar juga dipanggil regresi linear berganda. Ia sesuai untuk mengkaji kesan pelbagai pembolehubah tidak bersandar ke atas pembolehubah bersandar dan membantu kita mengenal pasti pembolehubah tidak bersandar yang mempunyai kesan yang signifikan terhadap pembolehubah bersandar. Terdapat banyak perpustakaan yang tersedia dalam Python untuk melaksanakan teknik regresi berbilang, yang menyediakan saintis data dan penganalisis cara yang mudah dan pantas untuk melaksanakan analisis dan ramalan.

Apakah regresi berganda?

Analisis regresi ialah kaedah yang menentukan pembolehubah bebas atau bersandar mana yang mempunyai korelasi yang kuat antara mereka. Pembolehubah bersandar ialah pembolehubah yang ingin kita ramalkan atau analisis, dan pembolehubah tidak bersandar ialah pembolehubah yang kita gunakan untuk menerangkan atau meramal pembolehubah bersandar. Regresi berbilang akan meneroka kesan pelbagai pembolehubah tidak bersandar ke atas pembolehubah bersandar. Matlamat utamanya adalah untuk mencipta model matematik yang menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan bersandar supaya ramalan boleh dibuat berdasarkan model ini.

Aplikasi Teknologi Regresi Berganda

Regresi berbilang sesuai untuk pelbagai bidang penyelidikan, seperti sains sosial, ekonomi, penjagaan perubatan, psikologi, biologi, dll. Aplikasi utamanya termasuk yang berikut:

1. Analisis Ramalan

Teknik regresi berbilang sesuai untuk meramal situasi atau hasil masa hadapan. Sebagai contoh, kita mungkin perlu menganalisis faktor yang mempengaruhi jualan syarikat supaya kita boleh membuat ramalan tentang jualan masa hadapan. Analisis ramalan adalah salah satu aplikasi paling asas bagi regresi berganda.

2. Analisis hubungan sebab akibat

Teknik regresi berbilang boleh membantu kita mengkaji hubungan sebab akibat antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan regresi berganda untuk menganalisis faktor sosial dan budaya yang mempengaruhi perubahan dalam prestasi akademik pelajar untuk memahami cara faktor harus dioptimumkan untuk meningkatkan prestasi akademik pelajar.

3. Pemilihan Ciri

Teknik regresi berbilang boleh digunakan untuk pemilihan ciri data. Sebagai contoh, kita mungkin mempunyai banyak pembolehubah bebas yang boleh digunakan untuk meramalkan perubahan harga saham, tetapi tidak semuanya meningkatkan kuasa ramalan model. Dengan menggunakan teknik regresi berganda, kita boleh menentukan pembolehubah tidak bersandar yang mempunyai kesan nyata terhadap ramalan.

Pelaksanaan Regresi Berbilang dalam Python

Banyak perpustakaan dalam Python boleh digunakan untuk melaksanakan teknik regresi berbilang. Perpustakaan yang paling biasa digunakan ialah Statsmodels, Scikit-learn dan Patsy.

1. Statsmodels

Statsmodels ialah perpustakaan Python sumber terbuka dan salah satu perpustakaan yang paling biasa digunakan untuk analisis regresi dalam Python. Ia menyediakan pelbagai model regresi linear, termasuk regresi linear berbilang (OLS) dan regresi linear umum, yang boleh membantu kami meneroka beberapa andaian asas, mengira statistik khusus dan menjana nilai ramalan. Pada masa yang sama, Statsmodels menjalankan ujian yang meluas untuk korelasi, dan jika korelasi wujud, ia akan mengenal pasti dan cuba menyelesaikannya.

2. Scikit-learn

Scikit-learn ialah perpustakaan yang digunakan secara meluas untuk pembelajaran mesin dalam Python. Ia juga menyediakan algoritma regresi linear berbilang yang boleh membantu saintis data memilih model terbaik dengan menggunakan pengesahan silang lipatan k dan melakukan regularisasi untuk menyelesaikan masalah overfitting.

3. Patsy

Patsy ialah perpustakaan yang menggunakan bahasa formula rentetan mudah untuk menerangkan koleksi sampel. Kita boleh menggunakan Patsy untuk menukar set data kepada format yang boleh digunakan oleh Statsmodels.

Untuk teknik regresi berganda, pembersihan dan penyediaan data adalah sangat penting. Korelasi antara pembolehubah boleh membawa kepada banyak ramalan yang bising atau model yang mengelirukan. Oleh itu, sebelum melakukan teknik regresi berganda, data harus dipraproses mengikut proses kawalan kualiti data yang jelas, yang akan meningkatkan prestasi analisis.

Kesimpulan

Teknik regresi berganda ialah kaedah statistik yang digunakan untuk meneroka hubungan antara pembolehubah bersandar di bawah kawalan pembolehubah bebas. Terdapat banyak perpustakaan dalam Python untuk melaksanakan pelbagai teknik regresi, termasuk Statsmodels, Scikit-learn, dan Patsy. Teknologi regresi berbilang boleh digunakan untuk menjalankan penyelidikan tentang analisis ramalan, analisis kausaliti dan pemilihan ciri data, yang akan memberikan para saintis dan penganalisis data dengan kesimpulan saintifik yang lebih dipercayai.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknik regresi berbilang dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!