Implementación de regresión lineal en Python: una guía completa

Ya sea que esté estudiando aprendizaje automático o estadísticas con Python, se encontrará con la regresión lineal. La regresión lineal es una de las partes importantes del curso de certificación de aprendizaje automático.

¿Qué es? ¿Cómo se realiza la regresión lineal con Python?

En este artículo, descubriremos las respuestas a estas preguntas. Después de leer este artículo, te familiarizarás con:

• Regresiones y que son
• ¿Qué es la regresión lineal?
• Cómo entrenar un modelo de regresión lineal
• Aplicaciones de la regresión lineal

Empecemos.

¿Qué es la regresión?

El análisis de regresión se refiere a procesos estadísticos específicos que utiliza para estimar las relaciones entre una variable dependiente y una independiente.

Es popular en múltiples industrias, como las finanzas y la banca. Al utilizar el análisis de regresión, puede comprender la relación entre dos variables en un entorno específico.

Suponga que desea encontrar los precios de las casas en un área en particular. Para ese propósito, deberá observar la ciudad del área, el número de residentes, la disponibilidad de servicios y muchas otras cosas.

Las cosas de las que dependerán los precios de las casas se llaman características . Y el problema donde se relacionan los factores con el costo de cada vivienda es una observación. En este ejemplo, la presunción es que la ubicación, las comodidades y otros factores afectan el precio de cada vivienda.

En términos más simples, realiza algunas observaciones con respecto a un tema en particular en el análisis de regresión. Tus observaciones tienen algunas características y algunas suposiciones antes de que empieces a formar una relación entre ellas.

Hay dos tipos de características en el análisis de regresión. Ellos son:

• Funciones dependientes, que se denominan salidas, variables o respuestas dependientes
• Características independientes, que se denominan salidas, variables o respuestas independientes.

Generalmente, un problema de regresión tiene una variable dependiente continua. Las entradas varían.

Puede denotar las salidas con y y las entradas con x. No existen reglas estrictas y rápidas para esto, pero es una práctica general usar y y x para indicar esta salida y entrada.

Si tiene múltiples variables independientes, puede representarlas como x = (x1,…,xr), donde r denota el número de entradas.

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¿Qué es una regresión lineal?

La regresión lineal es el tipo de regresión más popular. Es un método estadístico para modelar las relaciones entre una salida dependiente y un grupo de salidas independientes.

En este artículo, llamaremos 'características' a las salidas independientes y 'respuestas' a las salidas dependientes.

Si una regresión lineal solo tiene una característica, se denomina regresión lineal univariante. Del mismo modo, si tiene varias funciones, lo llamaría regresión lineal múltiple.

La ventaja más notable de las regresiones lineales es la facilidad de interpretación de sus resultados. Preguntas de la entrevista de regresión lineal

Es la forma más simple de regresión.

Hipótesis

Si y es el valor predicho, 0 es el término de sesgo, xn y son los valores de las características, y representaría el modelo de regresión lineal mediante la siguiente ecuación:

Y = 0 + 1x1 + 2x2 + … . _ + norte x norte

Aquí n denota los parámetros del modelo.

Código Python de regresión lineal

Para crear un modelo de regresión lineal, también necesitará un conjunto de datos para empezar. Hay varias formas de usar el código de Python para la regresión lineal.

Sugerimos estudiar Python y familiarizarse con las bibliotecas de Python antes de comenzar a trabajar en este sentido.

Puede ayudarlo a crear un modelo de regresión lineal básico.

Entrenamiento del modelo de regresión

Deberá encontrar los parámetros necesarios para el modelo, de modo que se ajuste mejor a los datos. Tendrá que encontrar la línea de mejor ajuste (o la línea de regresión).

La línea de regresión es aquella para la cual el error entre las cifras observadas y las cifras predichas es el mínimo. Otro nombre para estos errores es residuos.

Para medir el error, deberá definir la función de costo:

J ( ) = 1 2m yo=1 metro (h( x yo ) – y yo ) 2

Aquí, h(x) representa la función de hipótesis, que se denota mediante la ecuación que discutimos antes:

h(x) = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +…. + yo x yo

m representa el número total de ejemplos en nuestro conjunto de datos.

Usando estas ecuaciones y un algoritmo de optimización, puede entrenar su modelo de regresión lineal.

Existen muchos otros métodos para realizar el análisis de regresión de Python, que analizamos a continuación:

Realización de regresión lineal con paquetes de Python

Puede usar NumPy, que es un paquete de Python fundamental y generalizado. Se utiliza para realizar operaciones de alto rendimiento. Es de código abierto y tiene muchas rutinas matemáticas disponibles.

Puede consultar la guía del usuario de NumPy para obtener más información al respecto. También debe aprender sobre scikit-learn, que es una biblioteca popular de Python basada en NumPy. Se usa popularmente para el aprendizaje automático y actividades similares.

Para desarrollar modelos de regresión lineal e implementarlos, también debe aprender sobre statsmodels. Es otro poderoso paquete de Python, que se utiliza para realizar pruebas y estimar modelos estadísticos.

¿Cuáles son las aplicaciones de la regresión lineal?

La regresión lineal encuentra usos en muchas industrias. Aquí hay algunas aplicaciones de la regresión lineal:

1) Comprender las tendencias

La regresión lineal puede ayudar a las empresas a comprender las tendencias del mercado. De esta manera, pueden planificar mejor sus estrategias y evitar cometer errores. Además de las empresas, los comerciantes y las organizaciones de investigación también pueden utilizar esta técnica para evaluar tendencias.

2) Análisis de cambios de precios

Los cambios de precios en los productos básicos pueden tener un impacto significativo en las ganancias de las empresas de productos agrícolas. La regresión lineal también puede ayudar a las empresas con esta tarea, ya que pueden encontrar relaciones entre los cambios de precios y los factores que contribuyen a ellos.

3) Evaluación de riesgos

Las compañías de seguros, así como los inversores, pueden utilizar la regresión lineal para descubrir anomalías. Los inversores pueden encontrar sus inversiones débiles y planificar sus estrategias en consecuencia mientras reducen el riesgo.

Pensamientos concluyentes

La regresión lineal es uno de los algoritmos de IA importantes y esperamos que esta guía sobre la regresión lineal con Python le haya resultado útil. La regresión de Python puede ser bastante desalentadora para un principiante. Es por eso que recomendamos familiarizarse primero con los paquetes y algoritmos de Python.

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Saber acerca de esos dos solo lo beneficiará enormemente al implementar la regresión lineal.