Мой опыт обучения модели линейной регрессии на Python
Программирование в области машинного обучения ⎻ это одновременно интересно и сложно. Недавно я изучал тему модели линейной регрессии на языке программирования Python и с радостью расскажу вам о своем опыте.
Для начала, передо мной стояла задача обучить модель линейной регрессии, которая предсказывала бы значения переменной Y на основе данных из переменных X_1 и X_2. Для этого я использовал библиотеку scikit-learn в Python, которая предоставляет широкий набор инструментов для машинного обучения.
Первым шагом было импортирование необходимых библиотек⁚
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
Затем я создал набор данных, содержащий переменные X_1, X_2 и Y. Для этого использовал массивы NumPy⁚
X np.array([[1٫ 2]٫ [3٫ 4]٫ [5٫ 6]]) # значения переменных X_1 и X_2
Y np.array([3, 5, 7]) # значения переменной Y
Далее я разделил данные на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка ー для проверки точности предсказаний⁚
X_train, X_test, Y_train, Y_test train_test_split(X, Y, test_size0.2٫ random_state0)
Теперь я готов обучить модель. Для этого создал экземпляр класса LinearRegression и вызвал метод fit, передав ему обучающие данные⁚
model LinearRegression
model.fit(X_train, Y_train)
Обучение модели завершено! Теперь можно использовать обученную модель для предсказания значений Y на основе данных из переменных X. Для этого я вызвал метод predict, передав ему тестовые данные⁚
Y_pred model.predict(X_test)
Наконец, я оценил точность предсказаний модели, используя среднюю абсолютную ошибку (mean absolute error) или другие метрики⁚
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mae mean_absolute_error(Y_test, Y_pred)
print(f″Средняя абсолютная ошибка⁚ {mae}″)
В результате, благодаря использованию библиотеки scikit-learn и языка программирования Python, я научился обучать модель линейной регрессии и использовать ее для предсказания значений Y на основе данных из переменных X. Это дало мне возможность проводить анализ и делать предсказания на основе данных, что является важным навыком в области машинного обучения.