Реализация линейной регрессии в Python: полное руководство

Изучаете ли вы машинное обучение или статистику с помощью Python, вы столкнетесь с линейной регрессией. Линейная регрессия — одна из важных частей сертификационного курса по машинному обучению.

Что это такое? Как вы выполняете линейную регрессию с помощью Python?

В этой статье мы найдем ответы на эти вопросы. Прочитав эту статью, вы познакомились с:

• Регрессии и что это такое
• Что такое линейная регрессия
• Как обучить модель линейной регрессии
• Приложения линейной регрессии

Давайте начнем.

Что такое регрессия?

Регрессионный анализ относится к конкретным статистическим процессам, которые вы используете для оценки отношений между зависимой и независимой переменной.

Он популярен во многих отраслях, таких как финансы и банковское дело. Используя регрессионный анализ, вы можете понять взаимосвязь между двумя переменными в конкретной среде.

Предположим, вы хотите узнать цены на дома в определенном районе. Для этого вам нужно будет наблюдать за городом района, количеством жителей, наличием удобств и многим другим.

Вещи, от которых будет зависеть цена домов, называются особенностями . И проблема, где факторы связаны со стоимостью каждого дома, является наблюдением. В этом примере предполагается, что местоположение, удобства и другие факторы влияют на цену каждого дома.

Проще говоря, вы делаете несколько наблюдений относительно определенного предмета в регрессионном анализе. Ваши наблюдения имеют несколько особенностей и некоторые предположения, прежде чем вы начнете формировать отношения между ними.

В регрессионном анализе есть два типа признаков. Они есть:

• Зависимые функции, которые называются зависимыми выходами, переменными или ответами.
• Независимые функции, которые называются независимыми выходными данными, переменными или откликами.

Как правило, задача регрессии имеет одну непрерывную зависимую переменную. Входные данные различаются.

Вы можете обозначить выходы с y и входы с x. Для него нет жестких и быстрых правил, но общепринятой практикой является использование y и x для обозначения этих выходных и входных данных.

Если у вас есть несколько независимых переменных, вы можете представить их как x = (x1,…,xr), где r обозначает количество входных данных.

Получите лучшие онлайн-курсы по машинному обучению в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутую программу сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия является наиболее популярным типом регрессии. Это статистический метод моделирования отношений между зависимым выходом и группой независимых выходов.

В этой статье мы будем называть независимые выходные данные «функциями», а зависимые выходные данные — «откликами».

Если линейная регрессия имеет только один признак, она называется одномерной линейной регрессией. Точно так же, если он имеет несколько функций, вы бы назвали его множественной линейной регрессией.

Наиболее заметным преимуществом линейных регрессий является простота интерпретации их результатов. Вопросы для интервью по линейной регрессии

Это простейшая форма регрессии.

Гипотеза

Если y — это прогнозируемое значение, 0 — это член смещения, xn и — значения признаков, и вы должны представить модель линейной регрессии следующим уравнением:

Y = 0 + 1 х 1 + 2 х 2 +…. + п х п

Здесь n обозначает параметры модели.

Код Python для линейной регрессии

Чтобы создать модель линейной регрессии, вам также понадобится набор данных для начала. Существует несколько способов использования кода Python для линейной регрессии.

Мы предлагаем изучить Python и ознакомиться с библиотеками Python, прежде чем вы начнете работать в этом направлении.

Это может помочь вам создать базовую модель линейной регрессии.

Обучение регрессионной модели

Вам придется найти необходимые параметры модели, чтобы она наилучшим образом соответствовала данным. Вам нужно будет найти линию наилучшего соответствия (или линию регрессии).

Линия регрессии — это та линия, для которой ошибка между наблюдаемыми цифрами и прогнозируемыми цифрами минимальна. Другое название этих ошибок — остатки.

Для измерения ошибки вам нужно определить функцию стоимости:

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

Здесь h(x) обозначает функцию гипотезы, которая обозначается уравнением, которое мы обсуждали ранее:

h(x) = 0 + 1 х 1 + 2 х 2 +…. + я х я

m обозначает общее количество примеров в нашем наборе данных.

Используя эти уравнения и алгоритм оптимизации, вы можете обучить свою модель линейной регрессии.

Существует много других методов выполнения регрессионного анализа Python, которые мы обсудили ниже:

Выполнение линейной регрессии с пакетами Python

Вы можете использовать NumPy, широко распространенный и фундаментальный пакет Python. Используется для выполнения высокопроизводительных операций. Он имеет открытый исходный код и имеет множество доступных математических процедур.

Вы можете ознакомиться с руководством пользователя NumPy, чтобы узнать больше об этом. Вам также нужно узнать о scikit-learn, популярной библиотеке Python, основанной на NumPy. Он широко используется для машинного обучения и подобных действий.

Для разработки моделей линейной регрессии и их реализации вам также следует узнать о статистических моделях. Это еще один мощный пакет Python, который используется для выполнения тестов и оценки статистических моделей.

Каковы приложения линейной регрессии?

Линейная регрессия находит применение во многих отраслях. Вот несколько приложений линейной регрессии:

1) Понимание тенденций

Линейная регрессия может помочь компаниям понять тенденции рынка. Таким образом, они могут лучше планировать свои стратегии и избегать ошибок. Помимо компаний, эту методику для оценки трендов могут использовать трейдеры, а также исследовательские организации.

2) Анализ изменений цен

Изменения цен на товары могут оказать существенное влияние на прибыль производственных предприятий. Линейная регрессия также может помочь компаниям в решении этой задачи, поскольку они могут найти взаимосвязь между изменениями цен и факторами, влияющими на них.

3) Оценка риска

Страховые компании, а также инвесторы могут использовать линейную регрессию для обнаружения аномалий. Инвесторы могут найти свои слабые инвестиции и соответствующим образом спланировать свои стратегии, одновременно снижая риск.

Заключительные мысли

Линейная регрессия — один из важных алгоритмов ИИ, и мы надеемся, что вы нашли это руководство по линейной регрессии с Python полезным. Регрессия Python может быть довольно сложной для новичка. Вот почему мы рекомендуем сначала ознакомиться с пакетами и алгоритмами Python.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Знание только этих двух очень поможет вам в реализации линейной регрессии.