В данной статье я расскажу о процессе обучения модели линейной регрессии на языке программирования Python․3․1 Разделение данных на признаки и целевую переменную
Перед тем, как начать обучение модели, необходимо разделить данные на признаки и целевую переменную․ Признаки ⎯ это независимые переменные, которые будут использоваться для предсказания целевой переменной․python
# Импортируем необходимые библиотеки
import pandas as pd
from sklearn․model_selection import train_test_split
# Загружаем данные с помощью pandas
data pd․read_csv(‘data․csv’)
# Разделяем данные на признаки и целевую переменную
features data․drop(‘median_house_value’, axis1)
target data[‘median_house_value’]
3․2 Обучение модели
После разделения данных на признаки и целевую переменную, создадим объект модели линейной регрессии и обучим его на обучающих данных․python
from sklearn․linear_model import LinearRegression
# Создаем объект модели линейной регрессии
model LinearRegression
# Обучаем модель на обучающих данных
model․fit(features, target)
4․ Оценка модели
После завершения обучения модели необходимо оценить ее на тестовых данных․ Для этого также необходимо разделить данные на признаки и целевую переменную, как мы делали в пункте 3․1․python
# Разделяем данные на признаки и целевую переменную для тестовых данных
test_features test_data․drop(‘median_house_value’, axis1)
test_target test_data[‘median_house_value’]
# Оцениваем модель на тестовых данных
score model․score(test_features, test_target)
В данной статье я рассказал о процессе обучения модели линейной регрессии на языке программирования Python․ Разделили данные на признаки и целевую переменную, создали объект модели и обучили ее на обучающих данных․ Затем оценили модель на тестовых данных․ Используя этот подход, вы сможете успешно обучить модель линейной регрессии и использовать ее для предсказания․