Создать линейную регрессию, для предсказывания значения на основе некоторого набора данных с использованием библиотеки linfa. Внедрить алгоритм AI/ML для получения информации и создания визуализаций (через привязки Python для Altair). Для реализации предиктивной аналитики с использованием библиотек ndarray, smartcore, linfa. Для интеграции с Python через FFI используя TensorFlow или PyTorch, для сложных задач предиктивной аналитики. Для визуализации за счет внедрения алгоритмов AI/ML для получения информации и создания визуализаций (через привязки Python для Altair)...

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...