Мой опыт обучения модели линейной регрессии в Python
Программирование на Python и машинное обучение ― это мои страсти․ В последнее время я заинтересовался обучением моделей линейной регрессии, которые могут предсказывать значения Y по заданным X․ Я хотел создать программу, которая автоматически обучает модель линейной регрессии на основе набора данных и предсказывает значения Y для новых значений X․ В этой статье я поделюсь своим опытом создания такой программы на Python․
Шаг 1⁚ Подготовка данных
Первым шагом в обучении модели линейной регрессии я собрал набор данных, состоящий из пар значений X и соответствующих им значений Y․ В моем случае, это был набор данных о продажах автомобилей, где X представлял собой признаки, такие как год выпуска, пробег и цена, а Y, продажную цену автомобиля․
Затем я использовал библиотеку pandas для загрузки данных в Python и провел предварительный анализ данных, чтобы убедиться, что они подходят для обучения модели линейной регрессии․ Я проверил наличие пустых значений, выбросов и необходимость нормализации данных․
Шаг 2⁚ Обучение модели
Для обучения модели линейной регрессии я использовал библиотеку scikit-learn․ Я импортировал класс LinearRegression из scikit-learn и создал экземпляр этого класса⁚
from sklearn․linear_model import LinearRegression
model LinearRegression
Затем я разделил данные на обучающую и тестовую выборки, чтобы оценить точность модели․ Я обучил модель на обучающих данных, используя метод fit⁚
model․fit(X_train, y_train)
После обучения модели я выполнил предсказание на тестовых данных, используя метод predict⁚
y_pred model․predict(X_test)
Шаг 3⁚ Оценка модели
Для оценки точности модели линейной регрессии я использовал метрику средней абсолютной ошибки (MAE) и коэффициент детерминации (R^2)․ Чем ближе значение MAE к нулю и R^2 к единице, тем лучше модель․ Я использовал соответствующие функции из библиотеки scikit-learn для вычисления этих метрик⁚
from sklearn․metrics import mean_absolute_error, r2_score
mae mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 r2_score(y_test٫ y_pred)
Оценка модели позволяет понять, насколько точно модель предсказывает значения Y по заданным X․ Если значения метрик высокие, это указывает на хорошую точность модели․
Шаг 4⁚ Использование обученной модели
После обучения и оценки модели я был готов использовать ее для предсказания значений Y для новых значений X․ Я создал новый набор данных X и использовал метод predict⁚
new_X [[2022, 5000, 50000]] # новые значения X
predicted_Y model․predict(new_X)
Теперь у меня есть предсказанные значения Y для новых значений X, которые могут помочь в принятии решений и планировании․
В процессе создания программы для обучения модели линейной регрессии на Python я получил ценный опыт в области машинного обучения и использования библиотеки scikit-learn․ Я на практике узнал, как подготовить и анализировать данные, обучать модель, оценивать ее точность и использовать ее для предсказаний․ Это был увлекательный и познавательный процесс, который я советую всем, кто интересуется машинным обучением и Python․