Лінійна регресія

Автор: Lewis Jackson
Дата Створення: 11 Травень 2021
Дата Оновлення: 1 Липня 2024
Anonim
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Відеоролик: Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Зміст

Визначення - Що означає лінійна регресія?

Лінійна регресія - це свого роду статистичний аналіз, який намагається показати зв’язок між двома змінними. Лінійна регресія розглядає різні точки даних та намічає лінію тренду. Лінійна регресія може створити модель прогнозування за зовнішніми випадковими даними, показуючи тенденції в даних, наприклад, при діагнозі раку або в цінах акцій.


Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.

Техопедія пояснює лінійну регресію

Лінійна регресія є важливим інструментом в аналітиці. Методика використовує статистичні обчислення для побудови лінії тренду в наборі точок даних. Лінія тренду може бути будь-якою - від кількості людей, яким діагностували рак шкіри, до фінансових показників компанії. Лінійна регресія показує залежність між незалежною змінною та залежною змінною, що вивчається.

Існує ряд способів обчислення лінійної регресії. Одним із найпоширеніших є звичайний метод найменших квадратів, який оцінює невідомі змінні в даних, який візуально перетворюється на суму вертикальних відстаней між точками даних та лінією тренда.

Розрахунки для виконання лінійних регресій можуть бути досить складними. На щастя, моделі лінійної регресії включені в більшість основних пакетів обчислень, таких як Excel, R, MATLAB та Mathematica.