Hướng dẫn dùng quadratic regression python
Hồi quy đa thức là một dạng hồi quy tuyến tính trong đó mối quan hệ giữa biến độc lập x và biến phụ thuộc y được mô hình hóa dưới dạng đa thức bậc n. Hồi quy đa thức phù hợp với mối quan hệ phi tuyến giữa giá trị của x và giá trị trung bình có điều kiện tương ứng của y, được ký hiệu là E (y | x) Show
1. Tại sao dùng hồi quy đa thức:
2. Công dụng của hồi quy đa thức:Chúng về cơ bản được sử dụng để xác định hoặc mô tả hiện tượng phi tuyến tính như:
Mục tiêu cơ bản của phân tích hồi quy là mô hình hóa giá trị kỳ vọng của một biến phụ thuộc y theo giá trị của một biến độc lập x. Trong hồi quy đơn giản, chúng ta sử dụng phương trình sau: y = a + bx + e Ở đây y là biến phụ thuộc, a là hệ số chặn của y, b là hệ số góc và e là tỷ lệ lỗi. Trong nhiều trường hợp, mô hình tuyến tính này sẽ không hoạt động. Ví dụ, nếu chúng ta phân tích quá trình sản xuất tổng hợp hóa học theo nhiệt độ mà quá trình tổng hợp diễn ra trong những trường hợp như vậy, chúng ta sử dụng mô hình bậc hai y = a + b1x + b2 ^ 2 + e Ở đây y là biến phụ thuộc vào x, a là chặn y và e là tỷ lệ lỗi. Nói chung, chúng ta có thể mô hình hóa nó cho giá trị thứ n. y = a + b1x + b2x ^ 2 + …. + bnx ^ n Vì hàm hồi quy là tuyến tính theo các biến chưa biết, do đó các mô hình này là tuyến tính từ điểm ước lượng. Do đó, thông qua kỹ thuật Least Square, hãy tính giá trị phản hồi là y. 3. Hồi quy đa thức trong Python:Để có được Tập dữ liệu được sử dụng để phân tích hồi quy đa thức, hãy nhấp vào đây. Bước 1: Nhập thư viện và tập dữ liệu Nhập các thư viện quan trọng và tập dữ liệu chúng ta đang sử dụng để thực hiện hồi quy đa thức
Bước 2: Chia tập dữ liệu thành 2 thành phần Chia tập dữ liệu thành hai thành phần là X và y. X sẽ chứa Cột từ 1 đến 2. y sẽ chứa cột 2.
Bước 3: Kết hợp hồi quy tuyến tính với tập dữ liệu Phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính Trên hai thành phần.
Bước 4: Gắn hồi quy đa thức vào tập dữ liệu Phù hợp với mô hình hồi quy đa thức trên hai thành phần X và y.
Bước 5: Trong bước này, chúng ta đang Hình dung kết quả Hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán.
Bước 6: Hình dung kết quả hồi quy đa thức bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán.
Bước 7: Dự đoán kết quả mới với cả hồi quy tuyến tính và đa thức.
Ưu điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức:
Nhược điểm của việc sử dụng hồi quy đa thức
Cài ứng dụng cafedev để dễ dàng cập nhật tin và học lập trình mọi lúc mọi nơi tại đây. Nguồn và Tài liệu tiếng anh tham khảo:
Tài liệu từ cafedev:
Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:
Chào thân ái và quyết thắng! Đăng ký kênh youtube để ủng hộ Cafedev nha các bạn, Thanks you! |