Введение. Эта статья представляет собой анализ набора данных Титаника. Его цель — получить некоторое представление о коэффициенте выживания пассажиров потерпевшего крушение корабля. В регрессионном анализе использовался метод statsmodel.api для расчета вероятности выживания путем обучения алгоритма набору обучающих данных и использованию тестового набора данных. для подтверждения его точности. Для обучения и тестирования использовались две модели одного и того же метода statsmodel.api,..

В предыдущей статье я объяснил концепцию градиентного спуска и его применение в линейной модели. Если вы хотите углубиться, вы можете получить доступ к дополнительной информации по этой ссылке. В этой статье я проведу вас через процесс создания вашей собственной версии модели линейной регрессии, аналогичной модели sklearn, с включением параметра p-значения. В современном ландшафте машинного обучения многие эксперты склонны упускать из виду линейную регрессию при построении моделей...

Используйте байесовский вывод, чтобы получить распределение ваших прогнозов Мотивация При подгонке линии регрессии к выборочным данным вы можете получить линию регрессии, как показано ниже: Вместо того, чтобы получать одну линию регрессии, было бы неплохо, если бы вы могли вместо этого получить распределение прогнозов? Вот когда на помощь приходит байесовская линейная регрессия. В этой статье вы узнаете, как построить байесовскую линейную регрессию в Python. Что такое..

Он используется для: • Найдите взаимосвязь между заданными точками данных. Одна зависимая переменная и одна или несколько независимых переменных. Метод наименьших квадратов линейной регрессии • Минимизируйте остаток (наблюдаемое значение – значение модели) Квадратичная функция потерь • Например, уравнение линейной функции (в 2D): Y=m*X+c (c=отрезок линии по оси Y, m=наклон)

Регрессионный анализ — это мощный инструмент в статистике и машинном обучении, который позволяет нам исследовать взаимосвязь между переменными и делать прогнозы относительно будущих результатов. В этой статье мы рассмотрим, как выполнять регрессионный анализ в Python с помощью популярной библиотеки scikit-learn. Что такое регрессия? Регрессия — это статистический метод, который позволяет моделировать взаимосвязь между зависимой переменной (y) и одной или несколькими независимыми..

С возвращением, читатели! Как я и обещал в части I серии статей о линейной регрессии, я напишу следующий пост в блоге, в котором меня в основном будет интересовать пошаговое руководство по коду и вывод модели регрессии. Если вы пропустили, нажмите здесь, чтобы перейти к части 1: → https://link.medium.com/dT5sMWr975 Тематическое исследование По разным причинам, например, чтобы не усложнять понимание проблемы, из-за размера данных и новичков, которые читают этот пост, я решил пойти с..