Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для выявления взаимосвязей между независимыми переменными (входными данными) и зависимыми переменными (выходными данными). Он используется для моделирования взаимосвязи между переменными и для прогнозирования результата данного ввода. Это мощный инструмент для понимания влияния одной или нескольких переменных на заданный результат.
В Python регрессионный анализ можно выполнить с помощью пакета scikit-learn. Он предоставляет несколько алгоритмов регрессии, включая линейную регрессию, полиномиальную регрессию, логистическую регрессию и регрессию опорных векторов.
В следующем примере показано, как использовать пакет scikit-learn для выполнения линейного регрессионного анализа.
# Import the required packages from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd # Load the data into a pandas DataFrame df = pd.read_csv(‘data.csv’) # Define the independent and dependent variables X = df.drop(‘y’, axis=1) y = df[‘y’] # Create the linear regression model model = LinearRegression() # Train the model model.fit(X, y) # Make predictions predictions = model.predict(X) # Print the model coefficients print(model.coef_) # Evaluate the model print(model.score(X, y))
В приведенном выше примере мы использовали пакет scikit-learn для выполнения линейного регрессионного анализа. Мы загрузили данные в кадр данных pandas, определили независимые и зависимые переменные, создали модель линейной регрессии, обучили модель, сделали прогнозы и оценили модель. Мы также распечатали коэффициенты модели, чтобы получить представление о том, как входные переменные связаны с выходной переменной.
