Регрессия ищет отношения между переменными. Зависимые функции называются зависимыми переменными. Независимые функции называются независимыми переменными, целью.
Проблема: соотношение цены кофе и диаметра стакана, какова цена кофе, если размер стакана 7 см.
Решение: линейная регрессия.
Блокнот Jupyter
Шаги:
- Зависимости
- Предоставить данные
- Модель
- Получить результат
- Предсказывать
X: диаметр стекла (зависимые переменные);
Y: цена (независимые переменные).
Код на Python
участок
выход:
Модель
выход
7 cm coffee prices : $ 8.0183
Цена кофе 8,0183 $ при размере стакана 7 см.
Вручную
выход:
y=a+bX
y = 0.9096 + 1.015X
Прогноз:
выход:
7 cm coffee prices : $ 8.0183
Другие прогнозы:
участок
Резюме
Линейная регрессия - это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярным откликом и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессия ищет отношения между переменными.
Github:
jackGetDev / ML
Участвуйте в разработке jackGetDev / ML, создав учетную запись на GitHub. github.com
Ссылки:
Продолжай учиться, да благословит тебя Бог.