Khoa học dữ liệu - Bảng hồi quy
Bảng hồi quy
Đầu ra từ hồi quy tuyến tính có thể được tóm tắt trong bảng hồi quy.
Nội dung của bảng bao gồm:
- Thông tin về mô hình
- Các hệ số của hàm hồi quy tuyến tính
- Thống kê hồi quy
- Thống kê các hệ số từ hàm hồi quy tuyến tính
- Thông tin khác mà chúng tôi sẽ không đề cập trong mô-đun này
Bảng hồi quy với Average_Pulse là biến giải thích
Bây giờ bạn có thể bắt đầu hành trình phân tích đầu ra nâng cao của mình!
Tạo bảng hồi quy tuyến tính trong Python
Đây là cách tạo bảng hồi quy tuyến tính trong Python:
Ví dụ
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())
Hãy tự mình thử »Ví dụ giải thích:
- Nhập thư viện statsmodels.formula.api dưới dạng smf. Statsmodels là một thư viện thống kê bằng Python.
- Sử dụng bộ full_health_data.
- Tạo mô hình dựa trên Bình phương tối thiểu thông thường với smf.ols(). Lưu ý rằng biến giải thích phải được viết trước trong ngoặc đơn. Sử dụng tập dữ liệu full_health_data.
- Bằng cách gọi .fit(), bạn thu được kết quả thay đổi. Điều này chứa rất nhiều thông tin về mô hình hồi quy.
- Gọi summary() để lấy bảng có kết quả hồi quy tuyến tính.