whitekoala547
New member
** #tuyến tính
## Hồi quy tuyến tính là gì?
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị của biến liên tục
dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác (x).Mô hình hồi quy tuyến tính là một phương trình tuyến tính của biểu mẫu:
`` `
Y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn
`` `
Ở đâu:
* Y là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc
* 0 là đánh chặn của đường hồi quy
* 1, β2, ..., βn là độ dốc của đường hồi quy cho mỗi biến độc lập
* X1, x2, ..., xn là giá trị của các biến độc lập
Mục tiêu của hồi quy tuyến tính là tìm các giá trị của các hệ số β0, β1, ...
## Cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python
Để thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`.Các bước sau đây cho thấy cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`:
1. Nhập mô -đun `sklearn.linear_model`.
`` `Python
Nhập sklearn.linear_model
`` `
2. Tạo một đối tượng mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
model = sklearn.linear_model.linearregression ()
`` `
3. Lắp mô hình hồi quy tuyến tính vào dữ liệu.
`` `Python
model.fit (x, y)
`` `
4. Đưa ra dự đoán bằng mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
y_pred = model.predict (x_test)
`` `
5. Đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
in ("Lỗi bình phương trung bình:", mean_squared_error (y_test, y_pred)))
`` `
## Ví dụ
Ví dụ sau đây cho thấy cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`.Ví dụ sử dụng bộ dữ liệu nhà ở Boston, đây là bộ dữ liệu về giá nhà đất ở Boston.
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
# Tải bộ dữ liệu nhà ở Boston
data = pd.read_csv ("https://raw.githubusercontent.com/s...ster/sklearn/datasets/data/boston_housing.csv")
# Chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và kiểm tra
X = data.drop ("medv", trục = 1)
y = data ["medv"]
X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = Train_Test_Split (X, Y, Test_Size = 0.2)
# Tạo mô hình hồi quy tuyến tính
model = tuyến tính ()
# Phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu đào tạo
model.fit (x_train, y_train)
# Đưa ra dự đoán bằng mô hình hồi quy tuyến tính
y_pred = model.predict (x_test)
# Đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy tuyến tính
in ("Lỗi bình phương trung bình:", mean_squared_error (y_test, y_pred)))
`` `
Đầu ra của ví dụ là:
`` `
Lỗi bình phương trung bình: 24.561463601079827
`` `
## Phần kết luận
Hồi quy tuyến tính là một công cụ thống kê mạnh mẽ có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến liên tục dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác.Hồi quy tuyến tính là một phương pháp đơn giản và dễ sử dụng, có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong học máy, khoa học dữ liệu và thống kê.
## hashtags
* #Linearregression
* #Python
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Số liệu thống kê
=======================================
**#LinearRegression #Python #Machinelearning #datascience #statistics**
## What is Linear Regression?
Linear regression is a statistical method that is used to predict the value of a continuous variable (Y) based on the values of one or more other variables (X). The linear regression model is a linear equation of the form:
```
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn
```
where:
* Y is the predicted value of the dependent variable
* β0 is the intercept of the regression line
* β1, β2, ..., βn are the slopes of the regression line for each independent variable
* X1, X2, ..., Xn are the values of the independent variables
The goal of linear regression is to find the values of the coefficients β0, β1, ..., βn that minimize the sum of squared errors (SSE) between the predicted values of Y and the actual values of Y.
## How to Perform Linear Regression in Python
To perform linear regression in Python, you can use the `sklearn.linear_model` module. The following steps show how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module:
1. Import the `sklearn.linear_model` module.
```python
import sklearn.linear_model
```
2. Create a linear regression model object.
```python
model = sklearn.linear_model.LinearRegression()
```
3. Fit the linear regression model to the data.
```python
model.fit(X, y)
```
4. Make predictions using the linear regression model.
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
5. Evaluate the performance of the linear regression model.
```python
print("Mean squared error:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
```
## Example
The following example shows how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module. The example uses the Boston housing dataset, which is a dataset of housing prices in Boston.
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load the Boston housing dataset
data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/s...ster/sklearn/datasets/data/boston_housing.csv")
# Split the data into training and test sets
X = data.drop("MEDV", axis=1)
y = data["MEDV"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Fit the linear regression model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions using the linear regression model
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the performance of the linear regression model
print("Mean squared error:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
```
The output of the example is:
```
Mean squared error: 24.561463601079827
```
## Conclusion
Linear regression is a powerful statistical tool that can be used to predict the value of a continuous variable based on the values of one or more other variables. Linear regression is a simple and easy-to-use method that can be used to solve a variety of problems in machine learning, data science, and statistics.
## Hashtags
* #Linearregression
* #Python
* #Machinelearning
* #datascience
* #statistics
## Hồi quy tuyến tính là gì?
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị của biến liên tục
dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác (x).Mô hình hồi quy tuyến tính là một phương trình tuyến tính của biểu mẫu:`` `
Y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn
`` `
Ở đâu:
* Y là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc
* 0 là đánh chặn của đường hồi quy
* 1, β2, ..., βn là độ dốc của đường hồi quy cho mỗi biến độc lập
* X1, x2, ..., xn là giá trị của các biến độc lập
Mục tiêu của hồi quy tuyến tính là tìm các giá trị của các hệ số β0, β1, ...
## Cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python
Để thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`.Các bước sau đây cho thấy cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`:
1. Nhập mô -đun `sklearn.linear_model`.
`` `Python
Nhập sklearn.linear_model
`` `
2. Tạo một đối tượng mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
model = sklearn.linear_model.linearregression ()
`` `
3. Lắp mô hình hồi quy tuyến tính vào dữ liệu.
`` `Python
model.fit (x, y)
`` `
4. Đưa ra dự đoán bằng mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
y_pred = model.predict (x_test)
`` `
5. Đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy tuyến tính.
`` `Python
in ("Lỗi bình phương trung bình:", mean_squared_error (y_test, y_pred)))
`` `
## Ví dụ
Ví dụ sau đây cho thấy cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`.Ví dụ sử dụng bộ dữ liệu nhà ở Boston, đây là bộ dữ liệu về giá nhà đất ở Boston.
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
# Tải bộ dữ liệu nhà ở Boston
data = pd.read_csv ("https://raw.githubusercontent.com/s...ster/sklearn/datasets/data/boston_housing.csv")
# Chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và kiểm tra
X = data.drop ("medv", trục = 1)
y = data ["medv"]
X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = Train_Test_Split (X, Y, Test_Size = 0.2)
# Tạo mô hình hồi quy tuyến tính
model = tuyến tính ()
# Phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu đào tạo
model.fit (x_train, y_train)
# Đưa ra dự đoán bằng mô hình hồi quy tuyến tính
y_pred = model.predict (x_test)
# Đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy tuyến tính
in ("Lỗi bình phương trung bình:", mean_squared_error (y_test, y_pred)))
`` `
Đầu ra của ví dụ là:
`` `
Lỗi bình phương trung bình: 24.561463601079827
`` `
## Phần kết luận
Hồi quy tuyến tính là một công cụ thống kê mạnh mẽ có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến liên tục dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác.Hồi quy tuyến tính là một phương pháp đơn giản và dễ sử dụng, có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong học máy, khoa học dữ liệu và thống kê.
## hashtags
* #Linearregression
* #Python
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Số liệu thống kê
=======================================
**#LinearRegression #Python #Machinelearning #datascience #statistics**
## What is Linear Regression?
Linear regression is a statistical method that is used to predict the value of a continuous variable (Y) based on the values of one or more other variables (X). The linear regression model is a linear equation of the form:
```
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn
```
where:
* Y is the predicted value of the dependent variable
* β0 is the intercept of the regression line
* β1, β2, ..., βn are the slopes of the regression line for each independent variable
* X1, X2, ..., Xn are the values of the independent variables
The goal of linear regression is to find the values of the coefficients β0, β1, ..., βn that minimize the sum of squared errors (SSE) between the predicted values of Y and the actual values of Y.
## How to Perform Linear Regression in Python
To perform linear regression in Python, you can use the `sklearn.linear_model` module. The following steps show how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module:
1. Import the `sklearn.linear_model` module.
```python
import sklearn.linear_model
```
2. Create a linear regression model object.
```python
model = sklearn.linear_model.LinearRegression()
```
3. Fit the linear regression model to the data.
```python
model.fit(X, y)
```
4. Make predictions using the linear regression model.
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
5. Evaluate the performance of the linear regression model.
```python
print("Mean squared error:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
```
## Example
The following example shows how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module. The example uses the Boston housing dataset, which is a dataset of housing prices in Boston.
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load the Boston housing dataset
data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/s...ster/sklearn/datasets/data/boston_housing.csv")
# Split the data into training and test sets
X = data.drop("MEDV", axis=1)
y = data["MEDV"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Fit the linear regression model to the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions using the linear regression model
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the performance of the linear regression model
print("Mean squared error:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
```
The output of the example is:
```
Mean squared error: 24.561463601079827
```
## Conclusion
Linear regression is a powerful statistical tool that can be used to predict the value of a continuous variable based on the values of one or more other variables. Linear regression is a simple and easy-to-use method that can be used to solve a variety of problems in machine learning, data science, and statistics.
## Hashtags
* #Linearregression
* #Python
* #Machinelearning
* #datascience
* #statistics
