Apakah teknik regresi linear dalam Python?

Apakah teknik regresi linear dalam Python?

Dengan perkembangan pesat dan mempopularkan kecerdasan buatan, teknologi pembelajaran mesin secara beransur-ansur menjadi topik hangat. Dalam bidang pembelajaran mesin, teknologi regresi linear ialah teknologi yang paling klasik dan biasa digunakan, dan Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan pembelajaran mesin yang paling popular. Artikel ini akan memperkenalkan teknik regresi linear dalam Python dan cara menggunakannya untuk ramalan dan pembinaan model.

1. Apakah itu teknologi regresi linear?

Teknik regresi linear ialah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk meramalkan pembolehubah berangka. Algoritma menganalisis hubungan linear antara pembolehubah bebas dan bersandar dalam set data dan membina persamaan linear berdasarkan ini untuk meramalkan pembolehubah berangka masa hadapan. Algoritma ini sering digunakan untuk meramalkan arah aliran pembolehubah dan merupakan salah satu algoritma yang paling biasa digunakan dalam statistik dan kewangan.

Sebagai contoh, pertimbangkan set data jualan rumah. Dalam set data ini, kami ingin meramalkan hubungan antara harga rumah (pembolehubah bersandar) dan beberapa faktor seperti saiz dan umur rumah. Teknik regresi linear boleh digunakan untuk menganalisis dua atau lebih faktor, menentukan pengaruhnya antara satu sama lain, dan mencipta persamaan berdasarkan ini untuk meramalkan harga rumah.

2. Teknologi regresi linear dalam Python

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang ringkas dan mudah dipelajari yang menyokong pelbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk regresi linear. Terdapat banyak perpustakaan dan fungsi pihak ketiga dalam Python yang boleh membantu melaksanakan algoritma regresi linear, yang paling biasa digunakan termasuk numpy, panda, matplotlib dan scikit-learn.

1. numpy

numpy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling biasa digunakan dalam Python. Dalam masalah regresi linear, ia digunakan terutamanya untuk mengira matriks dan vektor. Dalam numpy, data boleh diwakili sebagai tatasusunan berbilang dimensi (iaitu matriks). Melalui fungsi matmul() perpustakaan numpy, matriks boleh didarab untuk menyelesaikan persamaan linear.

Sebagai contoh, dalam set data jualan rumah, anda boleh menggunakan perpustakaan numpy untuk menggunakan dua faktor kawasan dan umur sebagai pembolehubah tidak bersandar, dan harga rumah sebagai pembolehubah bersandar, dan kemudian gunakan persamaan linear untuk meramal harga rumah. Antaranya, formula matriks dinyatakan sebagai:

Y = X * Θ + ε

di mana, Y ialah harga perumahan, Bilangan pembolehubah, Θ ialah [m,1] matriks pekali dimensi, dan ε ialah istilah ralat. Menggunakan fungsi matmul() perpustakaan numpy, nilai Θ boleh diperoleh, membolehkan harga rumah diramalkan.

2. pandas

pandas ialah perpustakaan Python untuk pemprosesan data. panda boleh mengimport set data ke dalam Python, kemudian membersihkan, mengubah dan menyepadukan data supaya ia boleh digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin. Dalam masalah regresi linear, panda boleh digunakan untuk mengimport dan menyediakan set data.

Sebagai contoh, dalam set data jualan rumah, anda boleh menggunakan panda untuk membaca set data dan menukar data kepada bingkai data panda. Dalam bingkai data, anda boleh menggunakan teknik pembersihan data untuk mengisi sebarang nilai yang hilang atau data yang salah dan menyediakan pembolehubah bebas dan bersandar menggunakan data yang tersedia.

3. matplotlib

matplotlib ialah perpustakaan visualisasi Python untuk merancang, grafik dan visualisasi data. Dalam masalah regresi linear, anda boleh menggunakan perpustakaan matplotlib untuk menggambarkan prestasi dan ketepatan model anda.

Sebagai contoh, dalam set data jualan rumah, anda boleh menggunakan perpustakaan matplotlib untuk memplot nilai ramalan dan nilai sebenar model. Akhirnya, ini boleh membantu menentukan kebolehpercayaan dan ketepatan model.

4. scikit-learn

scikit-learn ialah salah satu perpustakaan pembelajaran mesin yang paling berkuasa dan biasa digunakan dalam Python. Ia mengandungi pelbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk algoritma regresi linear, dan menyediakan beberapa kaedah dan alatan yang cekap untuk mengendalikan tugas pembelajaran mesin.

Sebagai contoh, dalam set data jualan rumah, fungsi regresi linear dalam perpustakaan scikit-learn boleh digunakan untuk memodelkan dan melatih model. Semasa proses latihan, metrik penilaian seperti min kuasa dua ralat (MSE) dan skor R2 boleh digunakan untuk mengukur prestasi dan ketepatan model, dan untuk melaraskan dan mengoptimumkan model.

3. Cara menggunakan Python untuk regresi linear

Menggunakan Python untuk melakukan regresi linear biasanya memerlukan langkah berikut:

1. Tentukan masalah dan sediakan set data .
2. Import perpustakaan dan fungsi Python yang diperlukan.
3. Tukar set data kepada bingkai data panda dan bersihkan serta sediakan data.
4. Buat model regresi linear dan latih model.
5. Gunakan metrik penilaian untuk menilai prestasi model dan melaraskan serta mengoptimumkan model.
6. Gunakan model untuk membuat ramalan.

Sebagai contoh, berikut ialah beberapa coretan kod Python yang melakukan regresi linear pada set data jualan rumah menggunakan fungsi regresi linear daripada pustaka 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. Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan konsep dan langkah menggunakan teknologi regresi linear dalam Python. Model, latih dan ramalkan masalah regresi linear dengan cepat dan mudah dengan menggunakan fungsi dan alatan daripada perpustakaan numpy, panda, matplotlib dan scikit-learn. Teknik regresi linear digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, daripada kewangan kepada penjagaan kesihatan dan juga pemasaran. Memahami dan menguasai teknologi ini ialah alat penting untuk analisis dan ramalan data, dan juga sangat membantu untuk menilai kebolehpercayaan dan ketepatan proses analisis data.

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