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Scikit-learn:데이터 분석
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2023년 1월 16일 (월) 21:46 판
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2023년 1월 16일 (월) 21:46
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1번째 줄:
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== 개요 ==
== 개요 ==
데이터 분석과 관련한 기능.
데이터 분석과 관련한 기능.
+
+
= 선형 회귀분석 =
== 회귀선 그리기 ==
== 회귀선 그리기 ==
14번째 줄:
16번째 줄:
y_pred = pd.Series(model.predict(x), index=x.index) # 회귀선을 얻을 수 있다.
y_pred = pd.Series(model.predict(x), index=x.index) # 회귀선을 얻을 수 있다.
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
+
+
=== 여러 데이터를 사용하는 경우(다중 선형 회귀분석) ===
+
<syntaxhighlight lang="python">
+
from sklearn.linear_model import LinearRegression
+
+
x = df[['변수1', '변수2', '변수3', ...]] # x축 데이터
+
y = df[['결과']] # y축 데데이터
+
+
model = LinearRegression()
+
model.fit(x, y)
+
+
y_pred = pd.Series(model.predict(x), index=x.index) # 회귀선을 얻을 수 있다.
+
+
+
print("변수에 대한 예상값 : ",model.predict([['임의값1', '임의값2', '임의값3', ...]]))
+
</syntaxhighlight>
+
+
== 회귀 결과 ==
+
{| class="wikitable"
+
!의도
+
!설명
+
!방법
+
|-
+
|절편값 구하기
+
|모든 변수가 0일 때의 y값
+
|model.intercept_
+
|-
+
|회귀계수 구하기
+
|기울기의 역할.
+
|model.coef_
+
|}
[[분류:Scikit-learn]]
[[분류:Scikit-learn]]
Sam
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,
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,
관리자
, 교사
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