Личный опыт⁚ обучение модели линейной регрессии на Python
Привет! Меня зовут Максим, и я хотел бы поделиться своим опытом обучения модели линейной регрессии на Python. Я столкнулся с этой задачей, когда мне понадобилось предсказать значения Y на основе имеющегося набора данных с переменными X.
Для начала, я использовал библиотеку scikit-learn, которая предоставляет много полезных инструментов для машинного обучения. Чтобы использовать линейную регрессию, я импортировал соответствующий класс⁚
python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
Затем, я загрузил свой набор данных, который состоял из двух переменных⁚ X и Y. X ⎯ это входные данные, а Y ⎯ выходные данные, которые мы хотим предсказать⁚
python
X [[1]٫ [2]٫ [3]٫ [4]٫ [5]]
Y [2, 4, 6, 8, 10]
После загрузки данных, я создал экземпляр класса LinearRegression⁚
python
model LinearRegression
Следующим шагом было обучение модели на имеющихся данных. Я использовал метод fit для этой цели⁚
python
model.fit(X, Y)
Теперь, когда модель обучена, мы можем использовать ее для предсказания значений. Я создал новый массив данных X_test, для которого хотел получить предсказанные значения Y⁚
python
X_test [[6], [7], [8]]
predicted_Y model.predict(X_test)
Результатом будет массив с предсказанными значениями Y для нового набора данных X_test. Чтобы убедиться, что все работает корректно, я добавил код для вывода предсказанных и ожидаемых значений⁚
python
for i in range(len(X_test))⁚
print(″X%s, Predicted Y%s″ % (X_test[i], predicted_Y[i]))
На основе своих данных, я получил следующий результат⁚
X[6], Predicted Y[12]
X[7], Predicted Y[14]
X[8], Predicted Y[16]
Итак, модель линейной регрессии успешно предсказывает значения Y на основе имеющихся данных X. Этот опыт был весьма полезным и позволил мне легко создать модель, используя библиотеку scikit-learn на Python.