КВАНТИЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ PYTHON
Квантильная регрессия в Python используется для оценки условной медианы и других квантилей зависимой переменной на основе значений независимых переменных. Для выполнения квантильной регрессии в Python можно использовать библиотеку statsmodels.
Пример кода на Python для выполнения квантильной регрессии:
import statsmodels.formula.api as smf
X, y = load_data()
mod = smf.quantreg('y ~ X', data)
res = mod.fit(q=.5)
print(res.summary())
В данном примере мы импортируем модуль quantreg из библиотеки statsmodels и загружаем данные X и y для обучения модели. Затем мы создаем объект модели и используем метод fit() для оценки параметров модели. Наконец, мы выводим результаты выполнения модели.
Квантильная регрессия может быть полезна в тех случаях, когда требуется оценить квантили распределения зависимой переменной в зависимости от значений независимых переменных. Например, при анализе данных о доходах людей можно использовать квантильную регрессию для определения факторов, влияющих на доходы людей на различных уровнях квантилей.
[ОТКРЫТЫЙ КУРС] Python для финансистов - Модуль Statsmodels. Линейная регрессия - Урок 11
Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение
Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python
Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция
Новые материалы: