Hồi quy nhiều tuyến tính với Python – hồi quy nhiều tuyến tính bằng cách sử dụng python

Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán được sử dụng phổ biến nhất trong học máy. Bạn sẽ muốn làm quen với hồi quy tuyến tính vì bạn sẽ cần chúng tôi …

Bạn đang xem: hồi quy nhiều tuyến tính bằng cách sử dụng python

Giới thiệu

Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán được sử dụng phổ biến nhất trong học máy. Bạn sẽ muốn làm quen với hồi quy tuyến tính vì bạn sẽ cần sử dụng nó nếu bạn đang cố gắng đo lường mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều giá trị liên tục.

Tìm hiểu sâu về lý thuyết và cách triển khai hồi quy tuyến tính sẽ giúp bạn hiểu thuật toán học máy có giá trị này.

Định nghĩa Điều khoản

Trước khi đi sâu vào hồi quy tuyến tính, hãy dành một chút thời gian để đảm bảo rằng chúng tôi hiểu rõ hồi quy là gì.

Trong học máy, có hai loại khác nhau về phương pháp học có giám sát: phân loại và hồi quy.

Nói chung, hồi quy là một phương pháp thống kê ước tính mối quan hệ giữa các biến. Phân loại cũng cố gắng tìm mối quan hệ giữa các biến, với sự khác biệt chính giữa phân loại và hồi quy là đầu ra của mô hình.

Trong tác vụ hồi quy, biến đầu ra có bản chất là số hoặc liên tục, trong khi đối với các tác vụ phân loại, biến đầu ra có bản chất là phân loại hoặc rời rạc. Nếu một biến có tính phân loại, điều đó có nghĩa là có một số nhóm hoặc danh mục hữu hạn / rời rạc mà biến có thể phù hợp.

Hãy xem xét một công cụ phân loại cố gắng dự đoán loại động vật có vú dựa trên các đặc điểm khác nhau. Mặc dù có rất nhiều loài động vật có vú, nhưng không có vô số loài động vật có vú, chỉ có rất nhiều loại có thể mà đầu ra mới có thể được phân loại thành.

Ngược lại, các biến liên tục sẽ có vô số giá trị giữa hai biến bất kỳ. Sự khác biệt giữa hai số đã cho có thể được biểu diễn dưới dạng vô số cách, viết ra các số thập phân dài hơn bao giờ hết. Điều này có nghĩa là ngay cả những thứ như số đo ngày và giờ cũng có thể được coi là các biến liên tục nếu các phép đo không được xếp vào các danh mục rời rạc.

Mặc dù các nhiệm vụ hồi quy liên quan đến việc ước tính mối quan hệ giữa một số biến đầu vào với một biến đầu ra liên tục, nhưng có các loại thuật toán hồi quy khác nhau:

  • Hồi quy tuyến tính
  • Hồi quy đa thức
  • Hồi quy từng bước
  • Hồi quy Ridge
  • Hồi quy lâu dài
  • Hồi quy ElasticNet

Các loại hồi quy khác nhau này phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau. Hồi quy Ridge được sử dụng tốt nhất khi có mức độ thẳng hàng cao hoặc các mối quan hệ gần như tuyến tính trong tập hợp các đối tượng địa lý. Trong khi đó, hồi quy Đa thức được sử dụng tốt nhất khi có mối quan hệ phi tuyến tính giữa các đối tượng địa lý, vì nó có khả năng vẽ các đường dự đoán cong.

Hồi quy tuyến tính là một trong những loại hồi quy được sử dụng phổ biến nhất, thích hợp để vẽ một đường thẳng qua biểu đồ thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.

Lý thuyết đằng sau hồi quy nhiều tuyến tính

Một hồi quy tuyến tính chỉ đơn giản là cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

Nếu hồi quy tuyến tính chỉ là biểu đồ của mối quan hệ giữa một biến độc lập (X) và một biến phụ thuộc (Y), bạn có thể đoán rằng đa biến / hồi quy nhiều tuyến tính chỉ là một hồi quy tuyến tính được thực hiện trên nhiều biến độc lập.

Hãy xem xét phương trình cho hồi quy tuyến tính, vì hiểu được cách hoạt động của nó sẽ giúp bạn biết khi nào nên áp dụng nó.

linear_regression
Tín dụng: commons.wikimedia.org

Phương trình hồi quy tuyến tính là: Y = a + b * X . Trong một nhiệm vụ hồi quy tuyến tính, chúng ta sẽ có các tham số ( a b ) được ước tính bằng mô hình của chúng ta. Sau đó, chúng tôi sẽ lấy hằng số hoặc chặn a và thêm độ dốc của dòng b nhân với biến độc lập X (tính năng đầu vào của chúng tôi) , để tìm ra giá trị của biến phụ thuộc ( Y ).

Hình trên là một ví dụ về mối quan hệ tuyến tính giữa các biến X Y trông như thế nào.

Phương trình được sử dụng để tính toán các giá trị của a b cho dòng phù hợp nhất là Phương pháp bình phương tối thiểu , hoạt động bằng cách thu nhỏ bình phương khoảng cách từ mỗi điểm dữ liệu đến đường được vẽ. Bạn không cần biết phương trình hoạt động chính xác như thế nào để triển khai Hồi quy tuyến tính, nhưng nếu bạn tò mò, bạn có thể đọc thêm về nó trong liên kết ở trên.

Nếu Y = a + b * X là phương trình cho hồi quy tuyến tính đơn lẻ, thì đối với hồi quy tuyến tính nhiều, số lượng biến độc lập và độ dốc được bổ sung vào phương trình.

Ví dụ, đây là phương trình cho hồi quy tuyến tính nhiều lần với hai biến độc lập:

Y
=
một
+
b
1

X
1
+
b
2

x
2

Điều này đúng với bất kỳ số lượng biến nhất định nào.

Xem Thêm  Function trong SQL Server: Hướng dẫn từ A-Z về function - clustered index là gì

Hồi quy tuyến tính đa biến có thể được coi là nhiều mô hình hồi quy tuyến tính thông thường, vì bạn chỉ đang so sánh mối tương quan giữa các đối tượng cho một số đối tượng nhất định.

Đối với các phương trình được đề cập ở trên, giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập hoặc các biến. Điều này cũng giả định rằng các biến / tính năng đều là các giá trị liên tục chứ không phải là các giá trị rời rạc.

Triển khai MLR

Chuyển đổi các biến phân loại


Tín dụng: commons.wikimedia.org

Khi thực hiện hồi quy tuyến tính trong hệ thống học máy, các biến phải liên tục về bản chất, không phân loại. Tuy nhiên, bạn sẽ thường xuyên có dữ liệu chứa các biến phân loại chứ không phải các biến liên tục.

Ví dụ: tập dữ liệu có thể chứa các lần xuất hiện của một số sự kiện ở các quốc gia cụ thể. Các quốc gia là các biến phân loại. Để sử dụng đúng hồi quy tuyến tính, các biến phân loại này phải được chuyển đổi thành các biến liên tục.

một số cách khác nhau này có thể đạt được , tùy thuộc vào loại biến được đề cập. Các biến có thể là biến phân đôi, danh nghĩa hoặc thứ tự.

Biến lưỡng tính

Biến lưỡng tính là những biến chỉ tồn tại ở một trong hai loại. Một biến phân đôi là “có” hoặc “không”, trắng hoặc đen. Các biến lưỡng tính rất dễ chuyển đổi thành các biến liên tục, chúng chỉ cần được gắn nhãn 0 hoặc 1 .

Biến Danh nghĩa / Thông thường

Các biến danh nghĩa và thứ tự là các loại biến phân loại và có thể có bất kỳ số danh mục nào mà các giá trị có thể thuộc về. Về biến thứ tự, người ta giả định rằng có một số thứ tự đối với các biến, hoặc các biến phải có trọng số khác nhau. Do đó, các biến phân loại có thể được chuyển đổi thành các giá trị liên tục bằng cách gán cho chúng các số bắt đầu từ 0 và chạy cho đến hết độ dài của các danh mục.

Chuyển đổi các biến danh nghĩa thành các biến liên tục là nhiệm vụ khó khăn nhất trong số cả ba loại chuyển đổi. Điều này là do các biến danh nghĩa không được có trọng số hoặc thứ tự khác gắn liền với chúng, người ta cho rằng tất cả các biến phân loại đều có “giá trị” tương đương. Điều này có nghĩa là bạn không thể đơn giản sắp xếp chúng từ 0 đến số lượng danh mục vì điều này có nghĩa là các danh mục trước đó có ít “giá trị” hơn các danh mục sau.

Vì lý do này, chiến thuật mặc định để chuyển biến danh nghĩa thành biến liên tục được gọi là mã hóa một lần , đôi khi được gọi là “tạo biến giả “. Về cơ bản, bạn tạo thêm các tính năng hoặc biến tương ứng với các danh mục thực tế trong dữ liệu của mình. Quá trình mã hóa một lần có nghĩa là tạo một mảng có kích thước bằng số danh mục của bạn và điền chúng bằng “một” ở vị trí tương ứng với danh mục có liên quan và số không ở mọi nơi khác.

Ví dụ: đây là một bảng với dữ liệu phân loại:

Màu sắc

Màu đỏ

màu xanh lá

Màu xanh da trời

Sau khi chúng tôi đặt bảng này qua quy trình mã hóa một lần, nó sẽ trông như thế này:

Màu đỏ
màu xanh lá
Màu xanh da trời

1
0
0

0
1
0

0
0
1

Khi bạn đang tạo các nhãn liên tục cho các biến phân loại của mình, hãy đảm bảo rằng các giá trị thực sự tương ứng với tầm quan trọng của danh mục được đề cập. Nếu bạn có các biến thứ tự và phạm vi giá trị mà bạn đã cung cấp, đừng lưu ý đến thứ hạng, mối quan hệ giữa các danh mục sẽ bị mất và trình phân loại của bạn sẽ bị ảnh hưởng bất lợi.

Đường ống học máy

Trước khi chúng tôi xem xét ví dụ về việc triển khai nhiều hồi quy tuyến tính trên tập dữ liệu thực tế, hãy dành một chút thời gian để hiểu quy trình hoặc đường ống của máy học.

Mọi triển khai các thuật toán học máy đều có các thành phần cơ bản giống nhau. Bạn cần:

  • Chuẩn bị dữ liệu
  • Tạo mô hình
  • Đào tạo mô hình
  • Đánh giá mô hình

Chuẩn bị dữ liệu thường là một trong những phần khó khăn nhất của học máy, vì nó không chỉ liên quan đến việc thu thập dữ liệu mà sau đó chuyển đổi dữ liệu đó thành một định dạng có thể được sử dụng bởi thuật toán bạn đã chọn. Điều này liên quan đến nhiều nhiệm vụ như xử lý các giá trị bị thiếu hoặc dữ liệu bị hỏng / không đúng định dạng. Vì lý do này, chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu tạo sẵn yêu cầu xử lý trước ít.

Việc tạo mô hình học máy khá đơn giản khi sử dụng thư viện như Scikit-Learn . Thường chỉ có một vài dòng mã cần thiết để khởi tạo một thuật toán học máy nhất định. Tuy nhiên, có các đối số và tham số khác nhau mà các thuật toán này sử dụng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình của bạn. Nghệ thuật chọn giá trị thông số chính xác cho mô hình sẽ đến với bạn theo thời gian, nhưng bạn luôn có thể tham khảo tài liệu của thuật toán trong thư viện đã chọn của mình để xem bạn có thể thử nghiệm thông số nào.

Xem Thêm  JavaScript Lấy ngày hiện tại - Ngày hôm nay trong JS - javascript lấy ngày hôm nay

Việc đào tạo mô hình cũng khá dễ hiểu khi sử dụng thư viện như Scikit-Learn, vì một lần nữa, thường chỉ cần một vài dòng mã để đào tạo thuật toán trên tập dữ liệu bạn đã chọn.

Tuy nhiên, bạn phải chắc chắn rằng bạn đã chia dữ liệu của mình thành các nhóm đào tạo và thử nghiệm. Bạn không thể đánh giá hiệu suất của bộ phân loại trên cùng một tập dữ liệu mà bạn đã đào tạo nó, vì mô hình của bạn đã học các tham số của tập dữ liệu này. Việc đánh giá dữ liệu trên tập dữ liệu đào tạo sẽ không cung cấp cho bạn bất kỳ thông tin chi tiết nào về hiệu suất mô hình của bạn trên một tập dữ liệu khác.

Triển khai MLR mẫu

Không chậm trễ hơn nữa, hãy kiểm tra cách thực hiện nhiều hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng mô-đun Scikit-Learn cho Python.

Sách điện tử miễn phí: Git Essentials

Xem hướng dẫn thực hành, thực hành của chúng tôi để học Git, với các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành công nghiệp chấp nhận và bảng lừa đảo đi kèm. Hãy dừng các lệnh của Google Git và thực sự học nó!

Đầu tiên, chúng tôi cần tải vào tập dữ liệu của mình. Chúng tôi đang sử dụng thư viện Scikit-Learn và nó được đóng gói sẵn với một số bộ dữ liệu mẫu. Tập dữ liệu chúng tôi sẽ sử dụng là Tập dữ liệu về nhà ở Boston . Tập dữ liệu có nhiều đặc điểm khác nhau về các ngôi nhà ở khu vực Boston, như quy mô nhà, tỷ lệ tội phạm, tuổi xây dựng, v.v. Mục đích là để dự đoán giá của ngôi nhà dựa trên các đặc điểm này.

Dưới đây là tất cả các mặt hàng nhập mà chúng tôi cần:

  

nhập

numpy

dưới dạng

np

nhập

pandas

dưới dạng

pd

từ

sklearn.model_selection

nhập

train_test_split

từ

sklearn.datasets

nhập

load_boston

từ

sklearn.metrics

nhập

mean_squared_error, r2_Score

Bây giờ chúng ta cần tạo một phiên bản của tập dữ liệu, bằng cách gọi hàm load_boston () :

  bh_data = load_boston ()
 

Hãy in ra giá trị của biến dữ liệu để xem nó chứa những loại dữ liệu nào:

  print (bh_data.keys ())
 

Đây là những gì chúng tôi nhận lại được:

  dict_keys ([

'data'

,

'target'

,

'feature_names'

,

'DESCR'

])

Dữ liệu là tất cả thông tin thực tế về các ngôi nhà, trong khi mục tiêu là giá của ngôi nhà, tên tính năng là tên của các danh mục mà dữ liệu rơi vào và DESCR là lệnh mô tả các tính năng của tập dữ liệu.

Chúng tôi đang cố gắng đưa dữ liệu và tên đối tượng vào khung dữ liệu mà mô hình của chúng tôi có thể sử dụng, vì vậy hãy tạo đối tượng khung dữ liệu từ dữ liệu bằng cách sử dụng Pandas .

Chúng tôi cũng chuyển các tên đối tượng làm tiêu đề cột:

  boston = pd.Dataframe (bh_data.data, cột = bh_data.feature_names)
 

Nếu chúng tôi muốn biết các loại tính năng trong tập dữ liệu, chúng tôi có thể in ra một số hàng, cùng với mô tả về các tính năng đó:

  print (data.DESCR)
 

Dưới đây là một số mô tả được trả về:

  CRIM: Tỷ lệ tội phạm bình quân đầu người theo thị trấn
ZN: Tỷ lệ đất ở được quy hoạch cho các lô trên 25.000 bộ vuông
INDUS: Tỷ lệ diện tích kinh doanh phi bán lẻ trên mỗi thị trấn
...
LSTAT: Phần trăm dân số có tình trạng thấp hơn
MEDV: Giá trị trung bình của những ngôi nhà có chủ sở hữu tính bằng $ 1000
 

Chúng tôi muốn dự đoán giá trị trung bình của một ngôi nhà, nhưng tập dữ liệu hiện tại của chúng tôi không có thông tin đó để đào tạo / kiểm tra, vì vậy, hãy tạo một cột mới trong khung dữ liệu và tải các giá trị đích từ tập dữ liệu. < / p>

Điều này được thực hiện chỉ bằng cách chỉ định khung dữ liệu và tên của cột mà chúng ta muốn tạo trong biến, sau đó chọn các giá trị target :

  boston [

'MEDV'

] = bh_data.target

Thông thường, bạn sẽ thực hiện một số phân tích dữ liệu để tìm ra các tính năng quan trọng nhất là gì và sử dụng các biến đó cho hồi quy. Tuy nhiên, đó có thể là một bài báo, vì vậy trong trường hợp này, tôi sẽ chỉ cho bạn biết rằng các đặc điểm có mối tương quan mạnh nhất là tỷ lệ “trạng thái thấp hơn” trong dân số (‘LSTAT’) và số lượng phòng trong nhà (‘RM’).

Vì vậy, hãy sử dụng ‘RM’ và ‘LSTAT’ làm các biến cho hồi quy tuyến tính. Các giá trị này đã liên tục trong tập dữ liệu của chúng tôi, vì vậy chúng tôi không cần mã hóa chúng.

Tuy nhiên, hãy nối hai cột biến thành một cột duy nhất bằng lệnh np.c_ của thư viện Numpy . Chúng tôi cũng sẽ tạo một biến mới để lưu trữ các giá trị đích bằng cách chỉ định khung dữ liệu boston và cột chúng tôi muốn:

  X = pd.DataFrame (np.c_ [boston [

'LSTAT'

], boston [

'RM'

]], cột = [

'LSTAT'

,

'RM' ] Y = boston [

'MEDV'

]

Bây giờ, hãy chia khung dữ liệu thành các tập huấn luyện và thử nghiệm:

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 

0.2

, random_state =

9

)

Bây giờ chúng ta cần tạo một phiên bản của mô hình, mà chúng ta chỉ gọi hàm LinearRegression từ Scikit-Learn:

  lin_reg_mod = LinearRegression ()
 

Giờ đây, chúng tôi phù hợp với mô hình trên dữ liệu đào tạo:

  lin_reg_mod.fit (X_train, y_train)
 

Giờ đây, mô hình đã phù hợp, chúng tôi có thể đưa ra dự đoán bằng cách gọi lệnh dự đoán . Chúng tôi đang đưa ra dự đoán về bộ thử nghiệm:

  pred = lin_reg_mod.p Dự đoán (X_test)
 

Bây giờ, chúng tôi sẽ kiểm tra các dự đoán so với các giá trị thực tế bằng cách sử dụng số liệu RMSE và R-2, hai số liệu thường được sử dụng để đánh giá các tác vụ hồi quy:

  test_set_rmse = (np.sqrt (mean_squared_error (y_test, pred)))

test_set_r2 = r2_score (y_test, trước)
 

Tuyệt vời. Có các biến của chúng tôi lưu trữ đánh giá của mô hình và chúng tôi có triển khai hoàn chỉnh hồi quy tuyến tính nhiều lần trên tập dữ liệu mẫu.

Hãy in các chỉ số về độ chính xác và xem chúng tôi nhận được kết quả nào:

  print (test_set_rmse)
in (test_set_r2)
 

Đây là kết quả của chúng tôi:

 

6.035041736063677

0,6400551238836978

Bạn có thể thử sử dụng các tính năng khác để cải thiện độ chính xác của mô hình.

Kết luận

Hồi quy tuyến tính đa biến / đa biến là một thuật toán cực kỳ hữu ích để theo dõi mối quan hệ của các biến liên tục. Đây cũng là một trong những thuật toán được sử dụng phổ biến nhất trong học máy, vì vậy bạn cần phải tự làm quen với nó.

Bây giờ bạn đã hiểu lý thuyết đằng sau hồi quy tuyến tính và đã xem một ví dụ về việc sử dụng nó trên một tập dữ liệu thực, bạn nên thử triển khai nó trên các tập dữ liệu khác nhau để cảm nhận về nó. Bạn cũng có thể muốn xem xét thuật toán hồi quy khác .

Nếu bạn muốn xem mã nguồn, chúng tôi đã có nó trên GitHub !


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề hồi quy nhiều tuyến tính bằng cách sử dụng python

Linear Regression Hồi quy tuyến tính cơ bản Phần 1 | Tự học machine learning cơ bản

alt

  • Tác giả: Son Nguyen
  • Ngày đăng: 2019-04-10
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 4231 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Mua khóa học đầy đủ tại đây http://robot.it2soft.com/ để ủng hộ mình nhé
    Nếu bạn thấy nó hữu ích hãy mời tôi 1 cốc trà đá, số tiền nhỏ này sẽ giúp tôi có động lực cải thiện chất lượng video
    và làm nhiều việc giúp ích cho cộng đồng nhiều hơn, Cảm ơn các bạn.
    Các bạn nhớ để lại số điện thoại khi chuyển để mình gọi hoặc nhắn tin cảm ơn nhé cảm ơn các bạn
    ——————————————————————————-
    Ngân hàng VIETTINBANK : 108002685772
    HOTEN: NGUYEN HUU SON
    Chi nhánh quản lý TK: CN HOAN KIEM – HOI SO
    —————————————————————————–
    Ngân hàng Vietcombank : 0491000129303
    HOTEN: NGUYEN HUU SON
    —————————————————————————-
    Ngân hàng TECHCOMBANK : 19033323084013
    HOTEN: NGUYEN HUU SON
    ———————————————————–
    Ngân hàng TPBank: 02411584001
    Họ tên: NGUYEN HUU SON
    Chi nhánh TPBANK HAI BA TRUNG
    ————————————————————
    Tài khoản ví điện tử momo: 01637865385
    Mọi thắc mắc các bạn có thể liên hệ fb cá nhân: https://www.facebook.com/nhsonit
    Tham ra groups học cntt để thảo luận: https://www.facebook.com/groups/it2techone/

    machine learning cơ bản, tự học machine learning, linear regression, tự học trí tuệ nhân tạo, hồi quy tuyến tính cơ bản
    machinelearning python machinelearningcoban

Hồi Quy Tuyến Tính Là Gì ? Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính Ðơn

  • Tác giả: benh.edu.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 7281 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong bài viết, mình sẽ giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản nhất của Machine Learning, Đây là thuật toán Linear Regression (Hồi Quy Tuyến Tính) thuộc nhóm Supervised learning ( Học có giám sát )

Python: Hồi quy tuyến tính trong Python

  • Tác giả: v1study.com
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 5938 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Hồi quy tuyến tính trong Python

Linear Regression – Hồi quy tuyến tính cơ bản

  • Tác giả: aicurious.io
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 7072 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Linear Regression (hồi quy tuyến tính) là một trong những thuật toán cơ bản nhất của machine learning. Ở bài viết này, tôi sẽ giới thiệu đến các bạn khái niệm về thuật toán này, nguyên lý toán học và cách triển khai thuật toán trên Python.

Hồi quy nhiều tuyến tính bằng Python » Cafedev.vn

  • Tác giả: cafedev.vn
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 7628 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Đây là loại cơ bản và thường được sử dụng để phân tích dự đoán. Đây là một cách tiếp cận thống kê để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một tập hợp các biến

Thuật toán hồi quy – Hồi quy tuyến tính

  • Tác giả: isolution.pro
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 1122 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Giới thiệu về hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính có thể được định nghĩa là mô hình thống kê phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc với một tập hợp các biến độc lập nhất định. Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến có nghĩa là khi giá trị của một hoặc…

Hồi quy tuyến tính bằng Python scikit-learn

  • Tác giả: helpex.vn
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 6285 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng scikit-learn / sk-learn, gói học máy trong Python, để thực hiện hồi quy tuyến tính cho một tập hợp các điểm dữ liệu. Dưới đây là một video…

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình