Scikit-learn:데이터 분석

1 개요

데이터 분석과 관련한 기능.

2 선형 회귀분석

2.1 회귀선 그리기

from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = # x축 데이터
y = # y축 데데이터

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

y_pred = pd.Series(model.predict(x), index=x.index)  # 회귀선을 얻을 수 있다.

2.1.1 여러 데이터를 사용하는 경우(다중 선형 회귀분석)

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.

# 2차원 배열을 받아 행으 갯수만큼 y값을 반환한다.
print("변수에 대한 예상값 : ",model.predict([['임의값1', '임의값2', '임의값3', ...]]))

2.2 회귀 결과

의도	설명	방법
절편값 구하기	모든 변수가 0일 때의 y값	model.intercept_
회귀계수 구하기	기울기의 역할.	model.coef_