Python에서 예측을 위해 회귀 알고리즘을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 그 중 회귀알고리즘은 수치변수의 값을 예측하는데 사용할 수 있는 매우 유용한 도구이다. 이번 글에서는 Python에서 회귀 알고리즘을 사용하여 예측하는 방법을 설명합니다.

회귀 알고리즘은 숫자 변수의 값을 예측하는 데 사용되는 기계 학습 기술입니다. 회귀 알고리즘의 기본 아이디어는 알려지지 않은 데이터를 예측할 수 있는 알려진 데이터를 기반으로 수학적 모델을 구축하는 것입니다. Python에서 일반적으로 사용되는 회귀 알고리즘에는 선형 회귀, 다항식 회귀, 능형 회귀, Lasso 회귀 및 ElasticNet 회귀가 포함됩니다.

이 글에서는 선형 회귀 알고리즘을 예로 들어 예측에 Python을 사용하는 방법을 소개하겠습니다. 선형 회귀 알고리즘은 일반적으로 사용되는 회귀 알고리즘으로, 적합치와 실제 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 데이터를 선형 함수로 맞추는 것이 기본 아이디어입니다.

먼저 NumPy, Pandas, Scikit-learn을 포함한 Python 관련 라이브러리를 가져와야 합니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

다음으로 데이터 세트를 준비해야 합니다. 이 글에서는 하나의 독립변수와 하나의 종속변수를 포함하는 더미 데이터 세트를 사용하겠습니다.

data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 5, 4, 5]})

그런 다음 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['x']], data['y'], test_size=0.2, random_state=0)

다음으로 선형 회귀 모델을 구축하고 이를 훈련 세트에 맞추겠습니다.

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

이제 예측에 사용할 수 있는 훈련된 모델이 생겼습니다. x가 6일 때 y의 값을 예측한다고 가정해 보겠습니다.

prediction = regressor.predict([[6]])
print(prediction)

위 코드를 통해 예측값 5.2를 얻었습니다.

모델을 사용하여 테스트 세트를 예측하고 예측 결과의 정확도를 계산할 수도 있습니다.

y_pred = regressor.predict(X_test)
accuracy = regressor.score(X_test, y_test)
print(y_pred)
print(accuracy)

이 기사에서는 Python의 선형 회귀 알고리즘을 사용하여 예측을 수행하는 기본 단계를 다루었습니다. 이러한 단계를 통해 우리는 알려진 데이터를 기반으로 수학적 모델을 구축하고 알려지지 않은 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 선형 회귀 알고리즘 외에도 예측에 사용할 수 있는 회귀 알고리즘이 많이 있으며, 독자가 직접 학습하고 사용해 볼 수 있습니다. 마지막으로, 예측을 위해 회귀 알고리즘을 사용할 때 과적합과 같은 문제를 피하기 위해 데이터 정리 및 특징 선택에 주의를 기울여야 한다는 점에 유의해야 합니다.

위 내용은 Python에서 예측을 위해 회귀 알고리즘을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!