„Линейната регресия“ е широко използвана статистическа техника в машинното обучение, която се използва за установяване на връзка между две или повече променливи. Това е алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва за прогнозиране на непрекъсната изходна променлива въз основа на една или повече входни променливи. В тази статия ще обсъдим подробно линейната регресия, включително нейните видове, примери, код и приложения. Видове линейна регресия Има два вида линейна..

използване на Scikit Learn with Python от д-р Алвин Анг Зареждане и поглед Наборът от данни може да бъде намерен тук: https://www.alvinang.sg/s/Advertising.csv https://www.alvinang.sg/s/Multiple_Regression_using_Scikit_Learn_with_Python_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb Създайте линейния модел Y ~ Продажби X ~ Телевизия и радио (реклама) Произвеждане на модела Прогнозирайте модела Прогнозиране на модела с помощта на X стойности Има 200 прогнозирани..

Мотивация За да предвидя цените на жилищата в окръг Кинг, избрах набора от данни за цените на жилищата, получен от Kaggle. Този набор от данни съдържа продажни цени на жилища за окръг Кинг, който включва Сиатъл. Той включва жилища, продадени между май 2014 г. и май 2015 г. Той има много характеристики на обучение и наборът от данни може да бъде изтеглен от тук . Въведение Цялостната идея на регресията е да се изследват две неща: (1) дали набор от предикторни променливи върши..