ist ein gängiger Algorithmus für maschinelles Lernen und ein Algorithmus, der häufig in der künstlichen Intelligenz verwendet wird. Es handelt sich um eine Methode zur Vorhersage einer linearen Beziehung zwischen einer numerischen Ausgabevariablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie können beispielsweise ein lineares Regressionsmodell verwenden, um Immobilienpreise basierend auf der Größe, Lage, Umgebung usw. des Hauses vorherzusagen.
Die Hauptidee besteht darin, die Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und Ausgabevariablen durch den Aufbau eines linearen Modells zu beschreiben. Das Modell kann wie folgt ausgedrückt werden:
y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + … + an*xn
wobei y die Ausgabevariable (auch Antwortvariable genannt) ist, x1, x2,..., xn unabhängige Variablen (auch Merkmale genannt) sind, a0, a1, a2,...,an sind Regressionskoeffizienten, die verwendet werden, um den Einfluss unabhängiger Variablen auf Ausgabevariablen auszudrücken.
Ziel
Das Ziel besteht darin, den optimalen Wert des Regressionskoeffizienten zu finden, damit das Modell am besten zu den Daten passt. Eine gängige Methode ist die Methode der kleinsten Quadrate, die die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten des Modells minimiert. Optimierungsalgorithmen wie der Gradientenabstieg können verwendet werden, um die optimalen Werte der Regressionskoeffizienten zu finden.
können für viele Probleme verwendet werden, wie z. B. die Vorhersage von Umsätzen, Aktienkursen, Einkommen, Bildungsniveau usw. Es kann auch für Probleme mit mehreren Variablen verwendet werden, beispielsweise zur Vorhersage von Immobilienpreisen, wobei mehrere Faktoren wie Größe, Lage, Alter und Anzahl der Schlafzimmer des Hauses berücksichtigt werden.
Schreiben Sie als Nächstes ein einfaches Beispiel für die Vorhersage von Immobilienpreisen mithilfe der linearen Regression:
Der lineare Regressionsalgorithmus basiert auf statistischen Prinzipien und Mit der Methode der kleinsten Quadrate können Sie die Testdaten durch Anpassen der Trainingsdaten vorhersagen. Bei der Vorhersage von Immobilienpreisen umfassen die Eingabevariablen des Modells typischerweise wichtige Merkmale wie die Größe des Hauses, die Anzahl der Schlafzimmer, die Anzahl der Badezimmer und die Anzahl der Garagen. Das lineare Regressionsmodell kombiniert diese Variablen zu einer linearen Gleichung und findet dann basierend auf den Trainingsdaten die optimalen Koeffizienten, die am besten zu den Trainingsdaten passen.
Wenn das Modelltraining abgeschlossen ist, kann die künstliche Intelligenz das Modell verwenden, um neue Immobilienpreise vorherzusagen. Benutzer müssen lediglich die charakteristischen Daten des Hauses eingeben, und das Modell generiert dann Vorhersageergebnisse. Auf diese Weise kann KI Käufern und Verkäufern helfen, den Immobilienmarkt besser zu verstehen und ihre Häuser wertvoller zu bewerten und zu verkaufen.
# 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 data = pd.read_csv('house_prices.csv') # 处理数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, 1].values # 划分数据集，将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 线性回归模型的实例化 lin_reg = LinearRegression() # 训练模型 lin_reg.fit(X_train, y_train) # 预测测试集的结果 y_pred = lin_reg.predict(X_test) # 输出模型的评估结果 print('Coefficients: \n', lin_reg.coef_) print('Mean squared error: %.2f' % np.mean((y_pred - y_test) ** 2)) > print('Variance score: %.2f' % lin_reg.score(X_test, y_test))
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchritte und Beispiele zur Implementierung eines linearen Regressionsalgorithmus mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
