Lineaarisen Regressiomallin Rakentaminen Statsmodels-Kirjastolla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Lineaarisen regressiomallin rakentaminen
Statsmodels-kirjastossa OLS-luokkaa voidaan käyttää lineaarisen regressiomallin luomiseen.
Ensin täytyy alustaa OLS-luokan olio käyttämällä
sm.OLS(y, X_tilde).
Tämän jälkeen malli opetetaan fit()-metodilla.
model = sm.OLS(y, X_tilde)
model = model.fit()
Tämä vastaa seuraavaa:
model = sm.OLS(y, X_tilde).fit()
OLS-luokan konstruktori odottaa tiettyä taulukkoa X_tilde syötteenä, kuten näimme normaaliyhtälössä. Siksi sinun täytyy muuntaa X-taulukko muotoon X_tilde. Tämä onnistuu käyttämällä funktiota sm.add_constant().
Parametrien löytäminen
Kun malli on opetettu, voit helposti tarkastella parametreja params-attribuutin avulla.
123456789import statsmodels.api as sm import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/simple_height_data.csv') X, y = df['Father'], df['Height'] X_tilde = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_tilde).fit() beta_0, beta_1 = model.params print(beta_0, beta_1)
Ennusteiden tekeminen
Uusien havaintojen ennustaminen onnistuu helposti predict()-metodilla, mutta myös näiden syötteiden esikäsittely on tarpeen:
12345import numpy as np X_new = np.array([65, 70, 75]) X_new_tilde = sm.add_constant(X_new) print(model.predict(X_new_tilde))
Yhteenvetotietojen hakeminen
Kuten olet ehkä huomannut, OLS-luokan käyttö ei ole yhtä suoraviivaista kuin polyfit()-funktion. OLS:n käytössä on kuitenkin etunsa. Mallin koulutuksen aikana lasketaan runsaasti tilastollista tietoa. Näihin tietoihin pääsee käsiksi summary()-metodin avulla.
1print(model.summary())
Tässä on paljon tilastotietoa. Käsittelemme taulukon tärkeimmät osat myöhemmissä osioissa.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Lineaarisen Regressiomallin Rakentaminen Statsmodels-Kirjastolla
Lineaarisen regressiomallin rakentaminen
Statsmodels-kirjastossa OLS-luokkaa voidaan käyttää lineaarisen regressiomallin luomiseen.
Ensin täytyy alustaa OLS-luokan olio käyttämällä
sm.OLS(y, X_tilde).
Tämän jälkeen malli opetetaan fit()-metodilla.
model = sm.OLS(y, X_tilde)
model = model.fit()
Tämä vastaa seuraavaa:
model = sm.OLS(y, X_tilde).fit()
OLS-luokan konstruktori odottaa tiettyä taulukkoa X_tilde syötteenä, kuten näimme normaaliyhtälössä. Siksi sinun täytyy muuntaa X-taulukko muotoon X_tilde. Tämä onnistuu käyttämällä funktiota sm.add_constant().
Parametrien löytäminen
Kun malli on opetettu, voit helposti tarkastella parametreja params-attribuutin avulla.
123456789import statsmodels.api as sm import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/simple_height_data.csv') X, y = df['Father'], df['Height'] X_tilde = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_tilde).fit() beta_0, beta_1 = model.params print(beta_0, beta_1)
Ennusteiden tekeminen
Uusien havaintojen ennustaminen onnistuu helposti predict()-metodilla, mutta myös näiden syötteiden esikäsittely on tarpeen:
12345import numpy as np X_new = np.array([65, 70, 75]) X_new_tilde = sm.add_constant(X_new) print(model.predict(X_new_tilde))
Yhteenvetotietojen hakeminen
Kuten olet ehkä huomannut, OLS-luokan käyttö ei ole yhtä suoraviivaista kuin polyfit()-funktion. OLS:n käytössä on kuitenkin etunsa. Mallin koulutuksen aikana lasketaan runsaasti tilastollista tietoa. Näihin tietoihin pääsee käsiksi summary()-metodin avulla.
1print(model.summary())
Tässä on paljon tilastotietoa. Käsittelemme taulukon tärkeimmät osat myöhemmissä osioissa.
Kiitos palautteestasi!