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HowTo Mode d'emploi Python Régression multiple en Python Créé: July-10, 2021 | Mise à jour: July-18, 2021 Utilisez le module pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Utilisez le pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Utilisez la méthode rve_fit() pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Ce didacticiel abordera la régression linéaire multiple et comment l'implémenter en Python. La régression linéaire multiple est un modèle qui calcule la relation entre deux ou plus de deux variables et une seule variable de réponse en ajustant une équation de régression linéaire entre elles. Il permet d'estimer la dépendance ou le changement entre les variables dépendantes au changement dans les variables indépendantes. Dans la régression linéaire multiple standard, toutes les variables indépendantes sont prises en compte simultanément. Utilisez le module pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Le module en Python est équipé de fonctions pour implémenter la régression linéaire.
Après exécution, les paramètres du modèle linéaire sont ajustés de manière à ce que le modèle représente F(X). Vous pouvez trouver les valeurs pour A0 et A1 en utilisant respectivement les attributs intercept_ et coef_, comme indiqué ci-dessous. from sklearn import linear_model import numpy as np ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]). reshape(-1, 1) Y=[2, 4, 3, 6, 8, 9, 9, 10, 11, 13] lm = nearRegression() (X, Y) # fitting the model print("The coefficient is:", ef_) print("The intercept is:", ercept_) Production: The coefficient is: [1. 16969697] The intercept is: 1. 0666666666666664 Ici, vous pouvez voir que la valeur du coefficient A1 est 1, 16969697 et la valeur d'interception A0 est 1, 0666666666666664. Après avoir implémenté le modèle de régression linéaire, vous pouvez prédire la valeur de Y pour tout X en utilisant la méthode predict(). Lorsqu'elle est invoquée sur un modèle, la méthode predict() prend la variable indépendante X comme argument d'entrée et renvoie la valeur prédite pour la variable dépendante Y, comme illustré dans l'exemple suivant.
Des méthodes de tests seront présentées plus précisément en physique et en chimie. 5. 3. Un exemple de syntaxe ¶ import numpy as np import as plt """ Fausses (! ) données expérimentales """ xi = np. array ([ 0. 2, 0. 8, 1. 6, 3. 4, 4. 5, 7. 5]) yi = np. array ([ 4. 4, 5. 7, 7. 2, 11. 7, 13. 3, 21. 8]) """Tracé graphique pour test visuel""" f, ax = plt. subplots () f. suptitle ( "Ajustement linéaire") ax. plot ( xi, yi, marker = '+', label = 'Données expérimentales', linestyle = '', color = 'red') # On voit l'intérêt des options pour ne pas relier les points # () """ La ligne précédente a été commentée pour pouvoir tracer ensuite la droite de régression linéaire. En pratique, elle permet de vérifier que les points s'alignent à peu près. """ print ( "L'observation des points de mesure montre effectivement une tendance linéaire") """Ajustement linéaire""" p = np. polyfit ( xi, yi, 1) # p est un vecteur contenant les coefficients. y_adj = p [ 0] * xi + p [ 1] # On applique la droite ajustée aux xi pour comparaison.
Ces tendances suivent généralement une relation linéaire. Par conséquent, la régression linéaire peut être appliquée pour prédire les valeurs futures. Cependant, cette méthode souffre d'un manque de validité scientifique dans les cas où d'autres changements potentiels peuvent affecter les données. 2. Economie: La régression linéaire est l'outil empirique prédominant en économie. Par exemple, il est utilisé pour prédire les dépenses de consommation, les dépenses d'investissement fixe, les investissements en stocks, les achats d'exportations d'un pays, les dépenses en importations, la demande de détenir des actifs liquides, la demande de main-d'œuvre et l'offre de main-d'œuvre. 3. Finance: Le modèle de l'actif du prix du capital utilise la régression linéaire pour analyser et quantifier les risques systématiques d'un investissement. 4. Biologie: La régression linéaire est utilisée pour modéliser les relations causales entre les paramètres des systèmes biologiques. Les références: Ce blog est contribué par Nikhil Kumar.
print ( "--------") print ( "La droite ajustée a pour équation:") print ( str ( p [ 0]) + " * x + " + str ( p [ 1])) print ( "En pratique, il faudrait tronquer aux bons chiffres significatifs") ax. plot ( xi, y_adj, marker = '', label = 'Ajustement', linestyle = '-', color = 'blue') # On voit l'intérêt des options ax. legend () """ Ce sont des fausses données sans incertitude de mesure, on ne va donc pas comparer le modèle ajusté aux résultats expérimentaux. (cf. exercice)""" L'observation des points de mesure montre effectivement une tendance linéaire -------- La droite ajustée a pour équation: 2. 3536193029490615 * x + 3. 6224754244861437 En pratique, il faudrait tronquer aux bons chiffres significatifs ' Ce sont des fausses données sans incertitude de mesure, on ne va donc pas comparer le modèle ajusté aux résultats expérimentaux. exercice)'
Mais la même logique s'applique pour d'autres modèles Machine Learning. Notamment: la régression logistique, régression polynomiale, SVM etc… Toutefois, Rassurez vous, vous n'aurez pas à implémenter la descente du Gradient par vous même. Les librairies de Machine Learning font tout ça pour vous. Mais il est toujours utile de comprendre ce qui se passe derrière pour mieux interpréter les modèles fournis par ces libraires. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me les poser dans un commentaire et si l'article vous plait, n'oubliez pas à le faire partager! 😉