Բովանդակություն:

Ի՞նչ է գծային հետընթաց Python- ը:
Ի՞նչ է գծային հետընթաց Python- ը:

Video: Ի՞նչ է գծային հետընթաց Python- ը:

Video: Ի՞նչ է գծային հետընթաց Python- ը:
Video: Python ԴԱՍ 0: Ի՞նչ է ծրագրավորումը և ինչու՞ սովորել Python 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Գծային հետընթաց ( Պիթոն Իրականացում) Գծային հետընթաց վիճակագրական մոտեցում է կախված փոփոխականի միջև փոխհարաբերությունների մոդելավորման համար անկախ փոփոխականների տվյալ բազմության հետ: Նշում. Այս հոդվածում մենք վերաբերվում ենք կախված փոփոխականներին՝ որպես պատասխան, իսկ անկախ փոփոխականներին՝ պարզության համար:

Պարզապես այդպես, ինչպե՞ս եք ռեգրեսիայի վերլուծություն կատարում Python- ում:

Այս քայլերը քիչ թե շատ ընդհանուր են ռեգրեսիայի մոտեցումների և իրականացումների մեծ մասի համար:

  1. Քայլ 1. Ներմուծեք փաթեթներ և դասեր:
  2. Քայլ 2: Տրամադրել տվյալները:
  3. Քայլ 3: Ստեղծեք մոդել և տեղադրեք այն:
  4. Քայլ 4: Ստացեք արդյունքներ:
  5. Քայլ 5: Կանխատեսել պատասխանը:

Նաև գիտեք, թե որն է միավորը գծային ռեգրեսիայում: Պարզ գծային ռեգրեսիա , մենք կանխատեսում ենք միավորներ -ից մեկ փոփոխականի վրա միավորներ երկրորդ փոփոխականի վրա: Եթե դուք պատրաստվում էիք կանխատեսել Y- ը X- ից, որքան մեծ է X- ի արժեքը, այնքան բարձր կլինի Y- ի ձեր կանխատեսումը:

Նմանապես, մարդիկ հարցնում են, թե ինչի համար է օգտագործվում գծային ռեգրեսիան:

Գծային հետընթաց դա վիճակագրական տվյալների վերլուծության սովորական տեխնիկա է: Դա է սովոր է որոշեք, թե որքանով կա ա գծային փոխկապակցված կախված փոփոխականի և մեկ կամ մի քանի անկախ փոփոխականների միջև:

Ինչպե՞ս է գործում Sklearn գծային հետընթացը:

Պիթոն | Գծային հետընթաց օգտագործելով սքլե սովորել . Գծային հետընթաց մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ է, որը հիմնված է վերահսկվող ուսուցման վրա: Այն կատարում է ա հետընթաց առաջադրանք. Հետընթաց մոդելավորում է թիրախային կանխատեսման արժեքը `հիմնված անկախ փոփոխականների վրա:

Խորհուրդ ենք տալիս: