Hướng dẫn linear regression python cheat sheet - hồi quy tuyến tính bảng ăn gian python

ĐỂ BẮT ĐẦU

{{noshy}}# IMPORT DATA LIBRARIES
import pandas as pd
import numpy as np

# IMPORT VIS LIBRARIES
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

# IMPORT MODELLING LIBRARIES
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

Hoạt động sơ bộ

Trực quan hóa dữ liệu

Mô hình xe lửa

pd.dataFrame: pd.dataFrame (data = none, index = none, cột = none, dtype = none, copy = false). data = value, index = tên index, cột = cột tên. Điều này có thể hữu ích chỉ để giải thích hệ số của hồi quy.: pd.Dat­aFr­ame­(da­ta=­None, index=­None, column­s=None, dtype=­None, copy=F­alse). data = values, index= name index, columns= name column. This could be useful just to interpret the coeffi­cient of the regres­sion.

Đưa ra dự đoán

Phân tán: Biểu đồ này cho thấy sự khác biệt giữa các giá trị thực và các giá trị được dự đoán bởi mô hình chúng tôi đã đào tạo. Nó sẽ giống với càng nhiều càng tốt một đường chéo.distplot: biểu đồ này cho thấy các phân phối của các lỗi còn lại, nghĩa là sự khác biệt giữa các giá trị thực tế trừ đi các giá trị dự đoán; Nó sẽ dẫn đến một phân phối bình thường càng nhiều càng tốt. Nếu không, có thể thay đổi mô hình!: this graph show the difference between actual values and the values predicted by the model we trained. It should resemble as much as possible a diagonal line.
distplot: this graph shows the distri­butions of the residual errors, that is, the difference between the actual values minus the predicted values; it should result in an as much as possible normal distri­bution. If not, maybe change model!

Số liệu đánh giá

Mae là dễ hiểu nhất, bởi vì đó là lỗi trung bình trong các đơn vị "y". is the easiest to unders­tand, because it's the average error.
MSE is more popular than MAE, because MSE "­pun­ish­es" larger errors, which tends to be useful in the real world.
RMSE is even more popular than MSE, because RMSE is interp­retable in the "­y" units.

Tìm hiểu thêm về Codecademy

PRO JERYSKILL PATH

Phân tích dữ liệu tài chính với Python

Người mới bắt đầu thân thiện,,

19Lessons Lessons