Цель этого поста — быстро напомнить (таким образом, предполагается, что вы уже знакомы с материалом) линейной регрессии (с использованием Python). Вы также можете рассматривать это как часто задаваемые вопросы.
Библиотека для линейной регрессии?
from sklearn.linear_model import LinearRegression
var_regressor = LinearRegression()
var_regressor.fit(var_X, var_Y) # Это соответствует модели линейной регрессии на независимой переменной матрице var_X и зависимом векторе var_Y
*************************************************
Для какого набора данных лучше всего подходит модель линейной регрессии?
Набор данных, который больше похож на прямую линию. Например, цены на квартиры в зависимости от размера квартиры. Почти во всех случаях цена квартиры увеличивается в зависимости от размера квартиры
*************************************************
Пример уравнения линейной регрессии?
var_priceOfFlat = xonstant_z +( var_sizeOfTheFlat * var_coeffixent)
Далее :- Наука о данных (Python) :: Множественная линейная регрессия
Предыдущая :- Наука о данных (Python) :: Основы
