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:

  1. Зависимости
  2. Предоставить данные
  3. Модель
  4. Получить результат
  5. 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:



Ссылки:





Продолжай учиться, да благословит тебя Бог.