Implementação de regressão linear em Python: um guia completo

Esteja você estudando aprendizado de máquina ou estatística com Python, você encontrará regressão linear. A regressão linear é uma das partes importantes do curso de certificação de aprendizado de máquina.

O que é isso? Como você executa a regressão linear com o Python?

Neste artigo, descobriremos as respostas para essas perguntas. Depois de ler este artigo, você se familiarizará com:

• Regressões e o que são
• O que é regressão linear
• Como treinar um modelo de regressão linear
• Aplicações de regressão linear

Vamos começar.

O que é regressão?

A análise de regressão refere-se a processos estatísticos específicos que você usa para estimar as relações entre uma variável dependente e uma variável independente.

É popular em vários setores, como finanças e bancos. Usando a análise de regressão, você pode entender a relação entre duas variáveis ​​em um ambiente específico.

Suponha que você queira encontrar os preços das casas em uma determinada área. Para isso, você precisará observar a cidade da região, número de moradores, disponibilidade de comodidades e muitas outras coisas.

As coisas das quais os preços das casas dependerão são chamadas de recursos . E o problema onde os fatores estão relacionados ao custo de cada casa é uma observação. Neste exemplo, a presunção é de que a localização, as comodidades e outros fatores afetam o preço de cada casa.

Em termos mais simples, você faz algumas observações sobre um determinado assunto na análise de regressão. Suas observações têm algumas características e algumas suposições antes de você começar a formar uma relação entre elas.

Existem dois tipos de características na análise de regressão. Eles estão:

• Recursos dependentes, chamados de saídas, variáveis ​​ou respostas dependentes
• Recursos independentes, chamados de saídas, variáveis ​​ou respostas independentes

Geralmente, um problema de regressão tem uma variável dependente contínua. As entradas variam.

Você pode denotar as saídas com y e as entradas com x. Não há regras rígidas e rápidas para isso, mas é uma prática geral usar y e x para denotar essas saídas e entradas.

Se você tiver várias variáveis ​​independentes, você pode representar como x = (x1,…,xr), onde r denota o número de entradas.

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O que é uma regressão linear?

A regressão linear é o tipo mais popular de regressão. É um método estatístico para modelar relações entre uma saída dependente e um grupo de saídas independentes.

Neste artigo, chamaremos as saídas independentes de 'recursos' e as saídas dependentes de 'respostas'.

Se uma regressão linear tiver apenas um recurso, ela é chamada de regressão linear univariada. Da mesma forma, se tiver vários recursos, você o chamaria de regressão linear múltipla.

A vantagem mais notável das regressões lineares é a facilidade de interpretar seus resultados. Perguntas da entrevista de regressão linear

É a forma mais simples de regressão.

Hipótese

Se y for o valor previsto, 0 é o termo de tendência, xn e são os valores de recurso, e você representaria o modelo de regressão linear pela seguinte equação:

Y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +…. + n x n

Aqui n denota os parâmetros do modelo.

Código Python de regressão linear

Para criar um modelo de regressão linear, você também precisará de um conjunto de dados para começar. Existem várias maneiras de usar o código Python para regressão linear.

Sugerimos estudar Python e se familiarizar com as bibliotecas python antes de começar a trabalhar nesse sentido.

Ele pode ajudá-lo a criar um modelo básico de regressão linear.

Treinando o Modelo de Regressão

Você terá que encontrar os parâmetros necessários para o modelo, para que ele se ajuste melhor aos dados. Você terá que encontrar a melhor linha de ajuste (ou a linha de regressão).

A linha de regressão é aquela para a qual o erro entre os valores observados e os valores previstos é mínimo. Outro nome para esses erros é resíduos.

Para medir o erro, você terá que definir a função de custo:

J ( ) = 1 2m i=1 m (h( x i ) – y i ) 2

Aqui, h(x) significa função de hipótese, que é denotada pela equação que discutimos antes:

h(x) = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +…. + i x i

m representa o número total de exemplos em nosso conjunto de dados.

Usando essas equações e um algoritmo de otimização, você pode treinar seu modelo de regressão linear.

Existem muitos outros métodos para realizar a análise de regressão do Python, que discutimos abaixo:

Executando a regressão linear com pacotes Python

Você pode usar o NumPy, que é um pacote Python difundido e fundamental. É usado para realizar operações de alto desempenho. É de código aberto e tem muitas rotinas matemáticas disponíveis.

Você pode conferir o guia do usuário do NumPy para obter mais informações sobre ele. Você também precisa aprender sobre o scikit-learn, que é uma biblioteca Python popular baseada no NumPy. É popularmente usado para aprendizado de máquina e atividades similares.

Para desenvolver modelos de regressão linear e implementá-los, você também deve aprender sobre statsmodels. É outro pacote Python poderoso, usado para realizar testes e estimar modelos estatísticos.

Quais são as aplicações da regressão linear?

A regressão linear encontra usos em muitas indústrias. Aqui estão algumas aplicações da regressão linear:

1) Entendendo as Tendências

A regressão linear pode ajudar as empresas a entender as tendências do mercado. Dessa forma, eles podem planejar melhor suas estratégias e evitar cometer erros. Além de empresas, traders e organizações de pesquisa também podem usar essa técnica para avaliar tendências.

2) Analisando Mudanças de Preços

As mudanças nos preços das commodities podem ter um impacto significativo nos lucros das empresas de produção. A regressão linear também pode ajudar as empresas nessa tarefa, pois podem encontrar relações entre as mudanças de preços e os fatores que as contribuem.

3) Avaliação de Risco

As companhias de seguros, assim como os investidores, podem usar a regressão linear para descobrir anomalias. Os investidores podem encontrar seus investimentos fracos e planejar suas estratégias de acordo, reduzindo o risco.

Considerações Finais

A regressão linear é um dos algoritmos de IA importantes e esperamos que você tenha achado útil este guia sobre regressão linear com Python. A regressão do Python pode ser bastante assustadora para um iniciante. É por isso que recomendamos primeiro se familiarizar com os pacotes e algoritmos do Python.

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Saber apenas sobre esses dois o beneficiará muito na implementação da regressão linear.