Регрессионный анализ является одним из наиболее фундаментальных методов прогнозирования непрерывной переменной по набору независимых переменных. Регрессионные модели используются в самых разных приложениях, от прогнозирования цен на акции до прогнозирования результатов медицинских испытаний. В этой статье мы рассмотрим процесс разработки модели регрессии в Python.
Первым шагом в разработке регрессионной модели является определение независимых и зависимых переменных. Независимые переменные — это переменные, которые используются в качестве входных данных для модели, а зависимые переменные — это прогнозируемые переменные. Например, в модели, предсказывающей цену дома, независимыми переменными могут быть размер и расположение дома, а зависимой переменной — цена.
После определения независимых и зависимых переменных следующим шагом является подготовка данных. Это включает в себя очистку данных и преобразование их в форму, пригодную для моделирования. После того, как данные подготовлены, следующим шагом будет разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Учебный набор используется для обучения модели, а тестовый набор используется для оценки производительности модели.
Следующим шагом является выбор регрессионной модели. На выбор предлагается несколько моделей регрессии, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и полиномиальную регрессию. Каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, поэтому важно выбрать модель, которая наилучшим образом соответствует данным.
После выбора регрессионной модели следующим шагом будет обучение модели с использованием обучающего набора. Это делается путем подгонки модели к обучающим данным. В Python библиотека scikit-learn предоставляет множество моделей регрессии, которые можно использовать. Следующий фрагмент кода иллюстрирует, как подогнать модель линейной регрессии к обучающим данным:
from sklearn.linear_model import LinearRegression # Create linear regression object regressor = LinearRegression() # Fit the model to the training data regressor.fit(X_train, y_train)
Наконец, модель можно оценить с помощью набора тестов. Это делается путем создания прогнозов на тестовом наборе и сравнения их с фактическими значениями. Следующий фрагмент кода иллюстрирует, как делать прогнозы с помощью модели линейной регрессии:
# Make predictions using the test set y_pred = regressor.predict(X_test)
В этом пошаговом руководстве представлен базовый обзор того, как разработать регрессионную модель в Python. Более подробные инструкции и дополнительную информацию о регрессионном моделировании см. в документации scikit-learn.
