Langkah dan contoh untuk melaksanakan algoritma regresi linear menggunakan Python

Regresi linear

ialah algoritma pembelajaran mesin biasa dan algoritma yang biasa digunakan dalam kecerdasan buatan. Ia adalah kaedah untuk meramalkan hubungan linear antara pembolehubah keluaran berangka dan satu atau lebih pembolehubah tidak bersandar. Contohnya, anda boleh menggunakan model regresi linear untuk meramalkan harga perumahan berdasarkan saiz rumah, lokasi, persekitaran, dsb.

Idea utama adalah untuk menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah keluaran dengan membina model linear. Model boleh dinyatakan sebagai:

y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + … + an*xn

di mana y ialah pembolehubah keluaran (juga dipanggil pembolehubah bergerak balas), x1, x2,..., xn ialah pembolehubah bebas (juga dipanggil ciri), a0, a1, a2, …, an ialah pekali regresi, digunakan untuk menyatakan pengaruh pembolehubah bebas ke atas pembolehubah keluaran.

Matlamat

Matlamatnya adalah untuk mencari nilai optimum pekali regresi supaya model paling sesuai dengan data. Kaedah biasa ialah kaedah kuasa dua terkecil, yang meminimumkan jumlah kuasa dua perbezaan antara nilai yang diperhatikan dan nilai ramalan model. Algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan boleh digunakan untuk mencari nilai optimum pekali regresi.

Senario Penggunaan

boleh digunakan untuk banyak masalah, seperti meramalkan jualan, harga saham, pendapatan, tahap pendidikan, dsb. Ia juga boleh digunakan untuk masalah berbilang pembolehubah, seperti meramalkan harga rumah, dengan mengambil kira pelbagai faktor seperti saiz, lokasi, umur dan bilangan bilik tidur rumah.

Seterusnya, tulis contoh mudah meramal harga rumah menggunakan regresi linear:

Analisis:

Algoritma regresi linear adalah berdasarkan prinsip statistik dan kaedah kuasa dua terkecil menganalisis data latihan Fit untuk meramal data ujian. Dalam kes meramalkan harga rumah, pembolehubah input kepada model biasanya termasuk ciri penting seperti saiz rumah, bilangan bilik tidur, bilangan bilik mandi dan bilangan garaj. Model regresi linear menggabungkan pembolehubah ini untuk membentuk persamaan linear, dan kemudian mencari pekali optimum berdasarkan data latihan yang paling sesuai dengan data latihan.

Apabila latihan model selesai, kecerdasan buatan boleh menggunakan model untuk meramalkan harga rumah baharu. Pengguna hanya perlu memasukkan data ciri rumah, dan kemudian model akan menjana hasil ramalan. Dengan cara ini, AI boleh membantu pembeli dan penjual lebih memahami pasaran perumahan dan menilai serta menjual rumah mereka dengan lebih berharga.

Atas ialah kandungan terperinci Langkah dan contoh untuk melaksanakan algoritma regresi linear menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!