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Utilisez le pour effectuer une régression linéaire multiple en Python La méthode renvoie la solution des moindres carrés à une équation fournie en résolvant l'équation comme Ax=B en calculant le vecteur x pour minimiser la normale ||B-Ax||. Nous pouvons l'utiliser pour effectuer une régression multiple comme indiqué ci-dessous. import numpy as np X = anspose(X) # transpose so input vectors X = np. c_[X, ([0])] # add bias term linreg = (X, y, rcond=None)[0] print(linreg) Production: [ 0. 1338682 0. 26840334 -0. Gradient Descent Algorithm : Explications et implémentation en Python. 02874936 1. 5122571] On peut comparer les coefficients de chaque variable avec la méthode précédente et constater que le résultat est le même. Ici, le résultat final est dans un tableau NumPy. Utilisez la méthode rve_fit() pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Ce modèle utilise une fonction qui est ensuite utilisée pour calculer un modèle pour certaines valeurs, et le résultat est utilisé avec les moindres carrés non linéaires pour adapter cette fonction aux données données.
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Considérons un jeu de données où nous avons une valeur de réponse y pour chaque entité x: Par souci de généralité, nous définissons: x comme vecteur de caractéristiques, c'est-à-dire x = [x_1, x_2, …., x_n], y comme vecteur de réponse, c'est-à-dire y = [y_1, y_2, …., y_n] pour n observations (dans l'exemple ci-dessus, n = 10). Un nuage de points de l'ensemble de données ci-dessus ressemble à: – Maintenant, la tâche consiste à trouver une ligne qui correspond le mieux au nuage de points ci-dessus afin que nous puissions prédire la réponse pour toute nouvelle valeur d'entité. (c'est-à-dire une valeur de x non présente dans l'ensemble de données) Cette ligne est appelée ligne de régression. L'équation de la droite de régression est représentée par: Ici, h (x_i) représente la valeur de réponse prédite pour la ième observation. Régression linéaire python pandas. b_0 et b_1 sont des coefficients de régression et représentent respectivement l' ordonnée à l'origine et la pente de la droite de régression. Pour créer notre modèle, il faut «apprendre» ou estimer les valeurs des coefficients de régression b_0 et b_1.
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import pandas as pd df = ad_csv("D:\DEV\PYTHON_PROGRAMMING\") La fonction read_csv(), renvoie un DataFrame. Il s'agit d'un tableau de deux dimensions contenant, respectivement, la taille de population et les profits effectués. Régression linéaire avec matplotlib / numpy - Ethic Web. Pour pouvoir utiliser les librairies de régression de Python, il faudra séparer les deux colonnes dans deux variables Python. #selection de la première colonne de notre dataset (la taille de la population) X = [0:len(df), 0] #selection de deuxième colonnes de notre dataset (le profit effectué) Y = [0:len(df), 1] Les variables X et Y sont maintenant de simples tableaux contenant 97 éléments. Note: La fonction len() permet d'obtenir la taille d'un tableau La fonction iloc permet de récupérer une donnée par sa position iloc[0:len(df), 0] permettra de récupérer toutes les données de la ligne 0 à la ligne 97 (qui est len(df)) se trouvant à la colonne d'indice 0 Avant de modéliser un problème de Machine Learning, il est souvent utile de comprendre les données. Pour y arriver, on peut les visualiser dans des graphes pour comprendre leur dispersion, déduire les corrélations entre les variables prédictives etc… Parfois, il est impossible de visualiser les données car le nombre de variables prédictives est trop important.
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reshape((n_samples, 1)) y = x + (n_samples, 1) tter(x, y) # afficher les résultats. X en abscisse et y en ordonnée () Une fois le dataset généré, il faut ajouter une colonne de biais au tableau X, c'est-à-dire un colonne de 1, pour le développement du futur modele linéaire, puis initialiser des parametres dans un vecteur theta. Regression linéaire python . # ajout de la colonne de biais a X X = ((x, ())) print() # création d'un vecteur parametre theta theta = (2, 1) print(theta) 3. Développement des fonctions de Descente de gradient Pour développer un modèle linéaire (ou polynomial! ) avec la déscente de gradient, il faut implémenter les 4 fonctions clefs suivantes: def model(X, theta): return (theta) def cost_function(X, y, theta): m = len(y) return 1/(2*m) * ((model(X, theta) - y)**2) def grad(X, y, theta): return 1/m * X.
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La fonction plot() affiche 4 graphiques aidant à la validation des hypothèses. #affichage des résultats dont le R² summary(reg_ventes) #calcul du RMSE predictions = predict(reg_ventes, sales) rmse = mean((sales$sales - predictions)^2) print(rmse) #affichage des graphiques plot(reg_ventes) Une fois le modèle ajusté, nous affichons, la constante, les coefficients, le R² et le RMSE. Nous obtenons deux graphiques (qu'il faudrait mieux préparer) représentant: les valeurs de y en fonction des valeurs prédites avec le modèle de régresssion linéaire et les valeurs de Y en fonction des résidus. De nombreuses autres analyses sont possibles, mais on a ainsi déjà quelques informations sur notre modèle. Régression linéaire python scipy. print(ercept_) print(ef_) #calcul du R² (X, y) (((edict(X))**2)()/len(y)) (y, edict(X), '. ') () Cette analyse est uniquement illustrative pour vous montrer à quel point ces deux langages sont simples pour ce type de traitement. Ce qui ressort aussi c'est un aspect plus orienté statistique pour R et un aspect plus orienté programmation pour python (du moins en terme de sorties).
Par exemple, supposons qu'il y ait deux variables indépendantes X1 et X2, et leur variable dépendante Y donnée comme suit. X1=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] X2=[5, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 12, 13] Y=[5, 7, 6, 9, 11, 12, 12, 13, 14, 16] Ici, chaque ième valeur dans X1, X2 et Y forme un triplet où le ième élément du tableau Y est déterminé en utilisant le ième élément du tableau X1 et le ième élément du tableau X2. Pour implémenter la régression multiple en Python, nous allons créer un tableau X à partir de X1 et X2 comme suit. Faire une régression linéaire avec R et avec python - Stat4decision. X1=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] X=[(1, 5), (2, 7), (3, 7), (4, 8), (5, 9), (6, 9), (7, 10), (8, 11), (9, 12), (10, 13)] Pour créer X à partir de X1 et X2, nous allons utiliser la méthode zip(). La méthode zip() prend différents objets itérables en entrée et renvoie un itérateur contenant les éléments appariés. Comme indiqué ci-dessous, nous pouvons convertir l'itérateur en une liste en utilisant le constructeur list(). X1=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] print("X1:", X1) print("X2:", X2) X=list(zip(X1, X2)) print("X:", X) Production: X1: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] X2: [5, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 12, 13] X: [(1, 5), (2, 7), (3, 7), (4, 8), (5, 9), (6, 9), (7, 10), (8, 11), (9, 12), (10, 13)] Après avoir obtenu X, il faut trouver F(X)= A0+A1X1+A2X2.
67% aiment 114 Votes 25 554 il y a 4 années 13:51 Une salope s'empale sur la teub ferme du mec et chevauche comme une furie. Ses nichons heurtent le visage du mec, elle est tellement sexy que l'homme ne se retient pas et éjacule la belle foufoune pendant la baise de l'aguicheuse. Télécharger MP4 480p (110, 26 Mb) METTRE EN FAVORIS Copiez le code pour intégrer sur votre site: Choisissez la taille du lecteur: 480x270 640x360 Taille originale 1280 x 720 Votre taille du lecteur: x Merci! Elle montre sa foufounette. Nous sommes reconnaissants pour votre aide. Cette vidéo doit être supprimée: Contenus pernicieux Absence d'images ou de sons Violation des droits d'auteur Autre Commentaires (facultativement): Catégories: Couples amateur Tags: baise éjaculation interne doigte brune Commentaires Description Merci! Votre commentaire a été envoyé sur la vérification.
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