ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ PYTHON

Линейная регрессия методом наименьших квадратов является одним из наиболее популярных методов анализа данных в машинном обучении. Для создания линейной регрессии в Python мы можем использовать библиотеку Scikit-learn.

Пример кода:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
 # Генерируем исходные данные
X = np.array([[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]])
y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12])
 # Создаем модель регрессии и обучаем ее
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
 # Получаем результаты регрессии
r_sq = model.score(X, y)
print('coefficient of determination:', r_sq)
 y_pred = model.predict(X)
print('predicted response:', y_pred, sep='\n')
 # Рассчитываем MSE (среднеквадратическую ошибку)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print('mean squared error:', mse)

В этом примере мы использовали Scikit-learn, чтобы создать линейную регрессию, обучить ее на наших данных и рассчитать некоторые метрики. Это отличный пример того, как использовать Python для решения задач машинного обучения.