МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ PYTHON

Метод наименьших квадратов (МНК) - это статистический метод, используемый для оценки параметров линейной регрессии между зависимыми и независимыми переменными. МНК широко используется в анализе данных и машинном обучении. В Python модуль NumPy обеспечивает функцию polyfit(), которая выполняет МНК.

Если у вас есть два массива NumPy, X и Y, представляющие значения независимых и зависимых переменных соответственно, можно использовать функцию polyfit() для нахождения коэффициентов линейной регрессии:

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
print(coefficients)

В этом примере мы импортировали NumPy, определили два массива NumPy (x и y), которые представляют собой значения независимых и зависимых переменных, и затем применили функцию polyfit() с аргументами x, y и 1, которые указывают, что мы хотим выполнить линейную регрессию. Результатом являются коэффициенты линейной регрессии, выведенные при помощи функции print().

Функция polyfit() также может использоваться для выполнения нелинейной регрессии, задавая соответствующее значение для параметра degree. Например, чтобы выполнить квадратичную регрессию, можно использовать:

coefficients = np.polyfit(x, y, 2)

В этом случае мы используем значение 2 для параметра degree, чтобы выполнить квадратичную регрессию.