Линейная регрессия в Python: как обучить первую ML-модель с помощью scikit-learn

Линейная регрессия - один из базовых алгоритмов машинного обучения, который позволяет прогнозировать числовые значения на основе имеющихся данных.

В статье разбирается практическая работа с LinearRegression из библиотеки Scikit-learn.

Что рассматривается:

- Как подготовить данные для обучения.

- Как разделить выборку на обучающую и тестовую.

- Как обучить модель с помощью fit().

- Как получить прогноз через predict().

- Как интерпретировать коэффициенты coef_ и intercept_.

- Как оценить качество модели с помощью MSE и R?.

Пример:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)

print(model.score(X_test, y_test))

Отдельное внимание стоит уделить качеству данных, выбросам и проверке модели на данных, которые она не видела при обучении.

Разбор с Python и Scikit-learn:

https://my-space.io/blog/sklearn-linear-regression/

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: my-space.io

Комментарии: