جدول المحتويات:
فيديو: ما هو الانحدار الخطي بايثون؟
2024 مؤلف: Stanley Ellington | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-16 00:13
الانحدارالخطي ( بايثون تطبيق) الانحدارالخطي هو نهج إحصائي لنمذجة العلاقة بين متغير تابع مع مجموعة معينة من المتغيرات المستقلة. ملاحظة: في هذه المقالة ، نشير إلى المتغيرات التابعة كاستجابة ومتغيرات مستقلة كميزات للبساطة.
ببساطة ، كيف تقوم بتحليل الانحدار في بايثون؟
هذه الخطوات عامة إلى حد ما لمعظم مناهج وتطبيقات الانحدار
- الخطوة 1: استيراد الحزم والفئات.
- الخطوة الثانية: تقديم البيانات.
- الخطوة 3: قم بإنشاء نموذج وتناسبه.
- الخطوة 4: احصل على النتائج.
- الخطوة 5: توقع الاستجابة.
تعرف أيضًا ، ما هي النتيجة في الانحدار الخطي؟ بكل بساطة الانحدارالخطي ، نتوقع درجات على متغير واحد من درجات على متغير ثان. إذا كنت تنوي توقع Y من X ، فكلما زادت قيمة X ، زاد توقعك لـ Y.
وبالمثل ، يتساءل الناس ، ما هو استخدام الانحدار الخطي؟
الانحدارالخطي هي تقنية شائعة لتحليل البيانات الإحصائية. إنها اعتدت ان تحديد مدى وجود خطي العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة.
كيف يعمل Sklearn الانحدار الخطي؟
بايثون | الانحدارالخطي استخدام sklearn . الانحدارالخطي هي خوارزمية تعلم الآلة تعتمد على التعلم الخاضع للإشراف. ينفذ أ تراجع مهمة. تراجع يصمم قيمة تنبؤ مستهدفة بناءً على متغيرات مستقلة.
موصى به:
ما هو الانحدار الخطي للبيانات؟
يحاول الانحدار الخطي نمذجة العلاقة بين متغيرين من خلال ملاءمة معادلة خطية للبيانات المرصودة. يحتوي خط الانحدار الخطي على معادلة بالصيغة Y = a + bX ، حيث X هو المتغير التوضيحي و Y هو المتغير التابع
ما هو الانحدار الخطي المتعدد في R؟
الانحدار الخطي المتعدد هو امتداد للانحدار الخطي البسيط المستخدم للتنبؤ بمتغير النتيجة (y) على أساس متغيرات توقع مميزة متعددة (x). يقيسون الارتباط بين متغير التوقع والنتيجة
ما هو نموذج الانحدار الخطي البسيط؟
الانحدار الخطي البسيط هو طريقة إحصائية تسمح لنا بتلخيص ودراسة العلاقات بين متغيرين مستمرين (كميين): المتغير الآخر ، المشار إليه بـ y ، يعتبر استجابة أو نتيجة أو متغير تابع
ما الافتراضات التي تقوم بها خوارزمية تعلم آلة الانحدار الخطي؟
الافتراضات حول المقدرين: يتم قياس المتغيرات المستقلة بدون أخطاء. المتغيرات المستقلة مستقلة خطيًا عن بعضها البعض ، أي لا توجد علاقة خطية متعددة في البيانات
كيف تفعل الانحدار الخطي المتعدد؟
لفهم العلاقة التي يوجد فيها أكثر من متغيرين ، يتم استخدام الانحدار الخطي المتعدد. مثال باستخدام الانحدار الخطي المتعدد yi = المتغير التابع: سعر XOM. xi1 = أسعار الفائدة. xi2 = سعر النفط. xi3 = قيمة مؤشر S&P 500. xi4 = سعر العقود الآجلة للنفط. B0 = تقاطع ص عند الوقت صفر