วิทยาศาสตร์ข้อมูล- ตารางถดถอย
ตารางถดถอย
ผลลัพธ์จากการถดถอยเชิงเส้นสามารถสรุปได้ในตารางการถดถอย
เนื้อหาของตารางประกอบด้วย:
- ข้อมูลเกี่ยวกับรุ่น
- ค่าสัมประสิทธิ์ของฟังก์ชันการถดถอยเชิงเส้น
- สถิติการถดถอย
- สถิติของสัมประสิทธิ์จากฟังก์ชันการถดถอยเชิงเส้น
- ข้อมูลอื่นๆ ที่เราจะไม่กล่าวถึงในโมดูลนี้
ตารางถดถอยที่มี Average_Pulse เป็นตัวแปรอธิบาย
ตอนนี้คุณสามารถเริ่มต้นการเดินทางของคุณด้วยการวิเคราะห์ผลลัพธ์ขั้นสูง!
สร้างตารางการถดถอยเชิงเส้นใน Python
นี่คือวิธีการสร้างตารางการถดถอยเชิงเส้นใน Python:
ตัวอย่าง
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
model = smf.ols('Calorie_Burnage ~ Average_Pulse', data =
full_health_data)
results = model.fit()
print(results.summary())
ตัวอย่างที่อธิบาย:
- นำเข้าไลบรารี statsmodels.formula.api เป็น smf Statsmodels เป็นไลบรารีสถิติใน Python
- ใช้ชุด full_health_data
- สร้างแบบจำลองตามช่องสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดสามัญด้วย smf.ols() สังเกตว่าต้องเขียนตัวแปรอธิบายก่อนในวงเล็บ ใช้ชุดข้อมูล full_health_data
- โดยการเรียก .fit() คุณจะได้ผลลัพธ์ของตัวแปร มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับแบบจำลองการถดถอย
- สรุปการโทร () เพื่อรับตารางพร้อมผลลัพธ์ของการถดถอยเชิงเส้น