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== 개요 ==
 
== 개요 ==
 
데이터 분석과 관련한 기능.
 
데이터 분석과 관련한 기능.
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= 선형 회귀분석 =
    
== 회귀선 그리기 ==
 
== 회귀선 그리기 ==
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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>
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=== 여러 데이터를 사용하는 경우(다중 선형 회귀분석) ===
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<syntaxhighlight lang="python">
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from sklearn.linear_model import LinearRegression
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x = df[['변수1', '변수2', '변수3', ...]]  # x축 데이터
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y = df[['결과']]  # y축 데데이터
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model = LinearRegression()
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model.fit(x, y)
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y_pred = pd.Series(model.predict(x), index=x.index)  # 회귀선을 얻을 수 있다.
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print("변수에 대한 예상값 : ",model.predict([['임의값1', '임의값2', '임의값3', ...]]))
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</syntaxhighlight>
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 +
== 회귀 결과 ==
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{| 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]]