Was ist die multiple Regressionstechnik in Python?
Multiple Regression ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen abhängigen Variablen unter der Kontrolle von zwei oder mehr unabhängigen Variablen. Die multiple Regression wird auch als multiple lineare Regression bezeichnet. Es eignet sich zur Untersuchung des Einflusses mehrerer unabhängiger Variablen auf die abhängige Variable und hilft uns zu identifizieren, welche unabhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable haben. In Python stehen viele Bibliotheken zur Implementierung mehrerer Regressionstechniken zur Verfügung, die Datenwissenschaftlern und -analysten eine bequeme und schnelle Möglichkeit bieten, Analysen und Vorhersagen durchzuführen.
Was ist multiple Regression?
Regressionsanalyse ist eine Methode, die bestimmt, welche unabhängigen oder abhängigen Variablen eine starke Korrelation zwischen ihnen aufweisen. Die abhängige Variable ist die Variable, die wir vorhersagen oder analysieren möchten, und die unabhängige Variable ist die Variable, die wir zur Erklärung oder Vorhersage der abhängigen Variablen verwenden. Bei der multiplen Regression wird der Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen auf die abhängige Variable untersucht. Sein Hauptziel besteht darin, mathematische Modelle zu erstellen, die die Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beschreiben, damit auf der Grundlage dieser Modelle Vorhersagen getroffen werden können.
Anwendung der Multiple-Regression-Technologie
Die Multiple Regression eignet sich für verschiedene Forschungsbereiche wie Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, medizinische Versorgung, Psychologie, Biologie usw. Zu seinen Hauptanwendungen gehören die folgenden:
Multiple Regressionstechniken eignen sich zur Vorhersage zukünftiger Situationen oder Ergebnisse. Beispielsweise müssen wir möglicherweise analysieren, welche Faktoren den Umsatz eines Unternehmens beeinflussen, damit wir Vorhersagen über zukünftige Umsätze treffen können. Die prädiktive Analyse ist eine der grundlegendsten Anwendungen der multiplen Regression.
Multiple Regressionstechniken können uns dabei helfen, die kausale Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen zu untersuchen. Mithilfe der multiplen Regression können wir beispielsweise analysieren, welche sozialen und kulturellen Faktoren Veränderungen in der schulischen Leistung von Schülern beeinflussen, um zu verstehen, wie Faktoren optimiert werden sollten, um die schulische Leistung von Schülern zu verbessern.
Für die Datenmerkmalsauswahl können mehrere Regressionstechniken verwendet werden. Beispielsweise verfügen wir möglicherweise über viele unabhängige Variablen, die zur Vorhersage von Aktienkursänderungen verwendet werden können, aber nicht alle verbessern die Vorhersagekraft des Modells. Mithilfe mehrerer Regressionstechniken können wir bestimmen, welche unabhängigen Variablen einen tatsächlichen Einfluss auf die Vorhersage haben.
Mehrfache Regressionsimplementierung in Python
Viele Bibliotheken in Python können zur Implementierung mehrerer Regressionstechniken verwendet werden. Die am häufigsten verwendeten Bibliotheken sind Statsmodels, Scikit-learn und Patsy.
Statsmodels ist eine Open-Source-Python-Bibliothek und eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für die Regressionsanalyse in Python. Es bietet eine Vielzahl linearer Regressionsmodelle, einschließlich multipler linearer Regression (OLS) und verallgemeinerter linearer Regression, die uns dabei helfen können, einige Grundannahmen zu untersuchen, spezifische Statistiken zu berechnen und vorhergesagte Werte zu generieren. Gleichzeitig führt Statsmodels umfangreiche Tests auf Korrelationen durch und wenn Korrelationen bestehen, werden diese identifiziert und versucht, sie aufzulösen.
Scikit-learn ist eine weit verbreitete Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Es bietet außerdem einen multiplen linearen Regressionsalgorithmus, der Datenwissenschaftlern dabei helfen kann, mithilfe einer k-fachen Kreuzvalidierung das beste Modell auszuwählen und eine Regularisierung durchzuführen, um das Überanpassungsproblem zu lösen.
Patsy ist eine Bibliothek, die eine einfache Zeichenfolgenformelsprache verwendet, um eine Sammlung von Beispielen zu beschreiben. Wir können Patsy verwenden, um den Datensatz in ein Format zu konvertieren, das von Statsmodels verwendet werden kann.
Für multiple Regressionstechniken sind Datenbereinigung und -vorbereitung sehr wichtig. Korrelationen zwischen Variablen können zu vielen verrauschten Vorhersagen oder einem irreführenden Modell führen. Daher sollten die Daten vor der Durchführung mehrerer Regressionstechniken gemäß einem klaren Datenqualitätskontrollprozess vorverarbeitet werden, um die Leistung der Analyse zu verbessern.
Schlussfolgerung
Die Technik der multiplen Regression ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen abhängigen Variablen unter der Kontrolle unabhängiger Variablen. In Python gibt es viele Bibliotheken zur Implementierung mehrerer Regressionstechniken, darunter Statsmodels, Scikit-learn und Patsy. Die Technologie der multiplen Regression kann zur Durchführung von Forschungsarbeiten zur prädiktiven Analyse, zur Kausalitätsanalyse und zur Auswahl von Datenmerkmalen eingesetzt werden, wodurch Wissenschaftler und Datenanalysten zuverlässigere wissenschaftliche Schlussfolgerungen erhalten.
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