Implémentation de la régression linéaire en Python : un guide complet

Que vous étudiiez l'apprentissage automatique ou les statistiques avec Python, vous rencontreriez une régression linéaire. La régression linéaire est l'une des parties importantes du cours de certification en apprentissage automatique.

Qu'est-ce que c'est? Comment effectuer une régression linéaire avec Python ?

Dans cet article, nous allons découvrir les réponses à ces questions. Après avoir lu cet article, vous vous familiariserez avec :

• Les régressions et quelles sont-elles
• Qu'est-ce que la régression linéaire
• Comment former un modèle de régression linéaire
• Applications de la régression linéaire

Commençons.

Qu'est-ce que la régression ?

L'analyse de régression fait référence à des processus statistiques spécifiques que vous utilisez pour estimer les relations entre une variable dépendante et une variable indépendante.

Il est populaire dans de nombreux secteurs, tels que la finance et la banque. En utilisant l'analyse de régression, vous pouvez comprendre la relation entre deux variables dans un environnement spécifique.

Supposons que vous vouliez trouver les prix des maisons dans une zone particulière. À cette fin, vous devrez observer la ville de la région, le nombre d'habitants, la disponibilité des commodités et bien d'autres choses.

Les éléments dont dépendront les prix des maisons sont appelés caractéristiques . Et le problème où les facteurs sont liés au coût de chaque maison est une observation. Dans cet exemple, la présomption est que l'emplacement, les commodités et d'autres facteurs affectent le prix de chaque maison.

En termes plus simples, vous faites quelques observations concernant un sujet particulier dans l'analyse de régression. Vos observations ont quelques caractéristiques et quelques présomptions avant que vous ne commenciez à établir une relation entre elles.

Il existe deux types de caractéristiques dans l'analyse de régression. Elles sont:

• Fonctionnalités dépendantes, appelées sorties, variables ou réponses dépendantes
• Caractéristiques indépendantes, appelées sorties, variables ou réponses indépendantes

Généralement, un problème de régression a une variable dépendante continue. Les entrées varient.

Vous pouvez désigner les sorties par y et les entrées par x. Il n'y a pas de règles strictes pour cela, mais c'est une pratique générale d'utiliser y et x pour désigner ces sorties et entrées.

Si vous avez plusieurs variables indépendantes, vous pouvez représenter x = (x1,…,xr), où r désigne le nombre d'entrées.

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Qu'est-ce qu'une régression linéaire ?

La régression linéaire est le type de régression le plus populaire. Il s'agit d'une méthode statistique pour modéliser les relations entre une sortie dépendante et un groupe de sorties indépendantes.

Dans cet article, nous appellerons les sorties indépendantes « caractéristiques » et les sorties dépendantes « réponses ».

Si une régression linéaire n'a qu'une seule caractéristique, elle est appelée régression linéaire univariée. De même, s'il a plusieurs fonctionnalités, vous l'appelleriez régression linéaire multiple.

L'avantage le plus notable des régressions linéaires est la facilité d'interprétation de leurs résultats. Questions d'entretien sur la régression linéaire

C'est la forme de régression la plus simple.

Hypothèse

Si y est la valeur prédite, 0 est le terme de biais, xn et sont les valeurs des caractéristiques, et vous représenteriez le modèle de régression linéaire par l'équation suivante :

Y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +…. + n x n

Ici, n désigne les paramètres du modèle.

Code Python de régression linéaire

Pour créer un modèle de régression linéaire, vous aurez également besoin d'un ensemble de données pour commencer. Il existe plusieurs façons d'utiliser le code Python pour la régression linéaire.

Nous vous suggérons d'étudier Python et de vous familiariser avec les bibliothèques Python avant de commencer à travailler à cet égard.

Il peut vous aider à créer un modèle de régression linéaire de base.

Entraînement du modèle de régression

Vous devrez trouver les paramètres nécessaires pour le modèle, afin qu'il corresponde au mieux aux données. Vous devrez trouver la droite de meilleur ajustement (ou la droite de régression).

La droite de régression est celle pour laquelle l'erreur entre les chiffres observés et les chiffres prédits est minimale. Un autre nom pour ces erreurs est les résidus.

Pour mesurer l'erreur, vous devrez définir la fonction de coût :

J ( ) = 1 2m je=1 m (h( X je ) – y je ) 2

Ici, h(x) représente la fonction d'hypothèse, qui est désignée par l'équation dont nous avons discuté précédemment :

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

m représente le nombre total d'exemples dans notre ensemble de données.

À l'aide de ces équations et d'un algorithme d'optimisation, vous pouvez entraîner votre modèle de régression linéaire.

Il existe de nombreuses autres méthodes pour effectuer une analyse de régression Python, dont nous avons discuté ci-dessous :

Effectuer une régression linéaire avec des packages Python

Vous pouvez utiliser NumPy, qui est un package Python répandu et fondamental. Il est utilisé pour effectuer des opérations de haute performance. Il est open source et propose de nombreuses routines mathématiques.

Vous pouvez consulter le guide de l'utilisateur NumPy pour en savoir plus à ce sujet. Vous devez également en savoir plus sur scikit-learn, qui est une bibliothèque Python populaire basée sur NumPy. Il est couramment utilisé pour l'apprentissage automatique et des activités similaires.

Pour développer des modèles de régression linéaire et les mettre en œuvre, vous devez également en savoir plus sur les modèles de statistiques. Il s'agit d'un autre package Python puissant, utilisé pour effectuer des tests et estimer des modèles statistiques.

Quelles sont les applications de la régression linéaire ?

La régression linéaire trouve des utilisations dans de nombreuses industries. Voici quelques applications de la régression linéaire :

1) Comprendre les tendances

La régression linéaire peut aider les entreprises à comprendre les tendances du marché. De cette façon, ils peuvent mieux planifier leurs stratégies et éviter de faire des erreurs. Outre les entreprises, les commerçants ainsi que les organismes de recherche peuvent également utiliser cette technique pour évaluer les tendances.

2) Analyser les changements de prix

Les variations de prix des produits de base peuvent avoir un impact significatif sur les bénéfices des entreprises de production. La régression linéaire peut également aider les entreprises dans cette tâche, car elles peuvent trouver des relations entre les variations de prix et les facteurs qui y contribuent.

3) Évaluation des risques

Les compagnies d'assurance, ainsi que les investisseurs, peuvent utiliser la régression linéaire pour découvrir les anomalies. Les investisseurs peuvent trouver leurs faibles investissements et planifier leurs stratégies en conséquence tout en réduisant les risques.

Pensées finales

La régression linéaire est l'un des algorithmes d'IA importants et nous espérons que vous avez trouvé ce guide sur la régression linéaire avec Python utile. La régression Python peut être assez décourageante pour un débutant. C'est pourquoi nous vous recommandons de vous familiariser d'abord avec les packages et les algorithmes Python.

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Connaître ces deux seuls vous sera très utile pour la mise en œuvre de la régression linéaire.