007 Шаг 3 - Использование Scikit-Learn - метода прогнозирования линейной регрессии в Python
Эконометрика: Код в Python для оценки множественной линейной регрессии
Напишем код, чтобы решить простую задачу: оценить множественную линейную регрессию в Python. Данные импортируются из Excel. Будем для примера оценивать модель y=const+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b7*x7+u, используя данные из файла filename.xlsx. Зависимой переменной является у, независимыми переменными выступают x1, x2, x3, x4, x7. В модели есть константа const. Случайная ошибка в самой модели у нас обозначается как u. Поехали: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно...
Введение в алгоритмы машинного обучения: линейная регрессия
Источник: Nuances of Programming Данные и алгоритмы находятся в центре внимания специалиста по науке о данных. Понимание данных помогает ему принимать приоритетные решения, а понимание алгоритмов — моделировать данные в соответствии с точными расчетами. Линейная регрессия считается отправным пунктом, с которого новички в области науки о данных приступают к моделированию данных. Цель этой статьи — дать представление об алгоритме линейной регрессии, его реализации на языке программирования Python и практическом применении...