Linear Regression
-
정의
-
독립변수 x와 종속변수 y간의 관계를 정량적으로 찾아내는 작업
-
만약 독립 변수 x와 이에 대응하는 종속 변수 y간의 관계가 다음과 같은 선형 함수 f(x)이면 선형 회귀분석(linear regression analysis)이라고 한다.
-
-
Python Example
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
boston = load_boston()
model_boston = LinearRegression(fit_intercept=True).fit(boston.data, boston.target)
model_boston
print('slope:', model_boston.coef_)
print('----')
print('intercept', model_boston.intercept_)
r_sq = model_boston.score(boston.data, boston.target)
print('coefficient of determination:', r_sq)
import matplotlib.pyplot as plt
predictions = model_boston.predict(boston.data)
plt.scatter(boston.target, predictions)
plt.xlabel(u"Real Housing Price")
plt.ylabel(u"Predict Price")
plt.title("")
plt.show()
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
x = sm.add_constant(boston.data)
stats_model = sm.OLS(boston.target, x)
stats_model = stats_model.fit()
print(stats_model.summary())
print('coefficient of determination:', stats_model.rsquared)
print('adjusted coefficient of determination:', stats_model.rsquared_adj)
print('regression coefficients:', stats_model.params)
참고 자료
https://realpython.com/linear-regression-in-python/
댓글