DS regressiya jadvali
Regressiya jadvali
Chiziqli regressiya natijasini regressiya jadvalida umumlashtirish mumkin.
Jadval quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
- Model haqida ma’lumot
- Chiziqli regressiya funksiyasining koeffitsiyentlari
- Regressiya statistikasi
- Chiziqli regressiya funksiyasi koeffitsiyentlarining statistikasi
- Ushbu modulda ko‘rib chiqilmaydigan boshqa ma’lumotlar
Average_Pulse tushuntiruvchi o‘zgaruvchi bo‘lgan regressiya jadvali
Endi murakkab natijalarni tahlil qilish yo‘lidagi sayohatingizni boshlashingiz mumkin!
Pythonda chiziqli regressiya jadvalini yaratish
Pythonda chiziqli regressiya jadvali quyidagicha yaratiladi:
Misol
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())
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Misol izohi:
- statsmodels.formula.api kutubxonasini smf sifatida import qiling. Statsmodels — Pythondagi statistik kutubxona.
- full_health_data to‘plamidan foydalaning.
- smf.ols() yordamida Ordinary Least Squares (oddiy eng kichik kvadratlar usuli) asosidagi model yarating. E’tibor bering, tushuntiruvchi o‘zgaruvchi qavs ichida birinchi yozilishi kerak. full_health_data ma’lumotlar to‘plamidan foydalaning.
- .fit() ni chaqirib, results o‘zgaruvchisini olasiz. U regressiya modeli haqida ko‘plab ma’lumotlarni saqlaydi.
- Chiziqli regressiya natijalari jadvalini olish uchun summary() ni chaqiring.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!