Datawetenskap - Regressietabel
Regressie Tabel
Die uitset van lineêre regressie kan in 'n regressietabel opgesom word.
Die inhoud van die tabel sluit in:
- Inligting oor die model
- Koëffisiënte van die lineêre regressiefunksie
- Regressiestatistieke
- Statistiek van die koëffisiënte van die lineêre regressiefunksie
- Ander inligting wat ons nie in hierdie module sal dek nie
Regressietabel met Average_Pulse as Verklarende Veranderlike
Jy kan nou jou reis begin met die ontleding van gevorderde uitset!
Skep 'n lineêre regressie-tabel in Python
Hier is hoe om 'n lineêre regressie-tabel in Python te skep:
Voorbeeld
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
model = smf.ols('Calorie_Burnage ~ Average_Pulse', data =
full_health_data)
results = model.fit()
print(results.summary())
Voorbeeld verduidelik:
- Voer die biblioteek statsmodels.formula.api in as smf. Statsmodels is 'n statistiese biblioteek in Python.
- Gebruik die volledige_health_data-stel.
- Skep 'n model gebaseer op gewone kleinste vierkante met smf.ols(). Let daarop dat die verduidelikende veranderlike eerste tussen hakies geskryf moet word. Gebruik die full_health_data-datastel.
- Deur .fit() te roep, verkry jy die veranderlike resultate. Dit bevat baie inligting oor die regressiemodel.
- Roep summary() om die tabel met die resultate van lineêre regressie te kry.