ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ PYTHON
Многие задачи в анализе данных включают в себя анализ взаимосвязи между переменными. Для этой цели используют регрессионный анализ, который позволяет определить, насколько одна переменная зависит от другой. В Python для решения задач регрессионного анализа используются различные библиотеки, но наиболее популярной является библиотека scikit-learn.
Одна из разновидностей регрессионного анализа является полиномиальная регрессия, которая позволяет аппроксимировать кривую не прямой линией, а полиномом заданной степени. В Python для построения полиномиальной регрессии можно использовать класс PolynomialFeatures из библиотеки scikit-learn.
Пример использования PolynomialFeatures для построения полиномиальной регрессии:
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Создание случайных данных с помощью метода np.random.rand()
x = np.random.rand(100, 1)
y = 0.5 + 0.8 * x + np.random.randn(100, 1) / 5
# Построение полиномиальных признаков степени 2
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
x_poly = poly_features.fit_transform(x)
# Обучение модели линейной регрессии
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(x_poly, y)
# Визуализация результатов
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y)
plt.scatter(x, lin_reg.predict(x_poly), color='red')
plt.show()
В данном примере мы создаем случайные данные, а затем преобразуем их с помощью PolynomialFeatures для построения полиномиальных признаков степени 2. Затем мы обучаем модель линейной регрессии с помощью LinearRegression и визуализируем результаты.
Полиномиальная регрессия является мощным инструментом для анализа зависимостей между переменными и может быть использована во многих приложениях, таких как прогнозирование продаж, прогнозирование цен на недвижимость и т.д.
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
09 Множественная регрессия
Лекция 8. Линейная регрессия
Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит
Полиномиальная регрессия. Построение и обучение линейной модели
Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение
Полиномиальная регрессия
16 Полиномиальная регрессия
Новые материалы:
- Python модуль cgi
- Python перевод из двоичной в десятичную
- Python форматирование чисел разделитель разрядов
- Python в облаке
- Инвертировать bool python
- Игра жизнь на python
- Паттерны проектирования python книга
- Календарь телеграм бот python
- Pdf в docx python
- Python все модули
- Python переводчик оффлайн
- Метод issubset python
- Python проверка на словарь
- Django admin создать пользователя