Мой опыт обучения модели линейной регрессии на Python
Когда учитель выдал мне набор данных из переменных X_1٫ X_2 и Y и попросил написать программу на Python٫ которая обучит модель линейной регрессии для предсказания значений Y по X٫ я вначале был немного озадачен․ Я только начинал изучать машинное обучение и не совсем понимал٫ с чего начать․ Однако٫ с помощью Python и библиотеки scikit-learn٫ я смог успешно обучить модель и получить предсказания․Сначала я импортировал необходимые библиотеки⁚
python
import pandas as pd
from sklearn․linear_model import LinearRegression
from sklearn․model_selection import train_test_split
Затем я загрузил данные из переменных X_1, X_2 и Y и создал DataFrame⁚
python
X pd․DataFrame({‘X_1’⁚ X_1, ‘X_2’⁚ X_2})
y pd․Series(Y)
Далее, я разделил данные на обучающую и тестовую выборку, используя функцию train_test_split⁚
python
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0․2٫ random_state42)
После этого, я создал объект модели линейной регрессии и обучил его на обучающей выборке⁚
python
model LinearRegression
model․fit(X_train, y_train)
Когда модель была обучена, я использовал её для делания предсказаний на тестовой выборке⁚
python
y_pred model․predict(X_test)
Наконец, я оценил качество модели с помощью метрики R²⁚
python
score model․score(X_test, y_test)
print(″R² score⁚″, score)
На выходе я получил значение R², которое указывает, насколько успешно модель предсказывает значения Y по X․ Чем ближе значение R² к 1, тем лучше модель․ Если значение R² близко к 0, это означает, что модель не очень хорошо предсказывает значения Y․Таким образом, благодаря использованию Python и библиотеки scikit-learn, я успешно обучил модель линейной регрессии, которая предсказывает значения Y по X․ Выполнив эту задачу, я узнал о том, как использовать машинное обучение для анализа данных и создания моделей прогнозирования․ Важно отметить, что данный код приведен в общих чертах и требует дальнейшей настройки и оптимизации в зависимости от конкретной задачи․ Также, не забывайте о предобработке данных и их проверке на наличие выбросов или пропущенных значений․