Doğrusal regresyon

Python ile Olasılığın Temelleri

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Doğrusal fonksiyonlar

Doğrusal fonksiyon grafiği

Doğrusal fonksiyon grafiği

$$ y = \color{red}{eğim}*x + \color{blue}{kesişim} $$

Rastgele bozulmalarla doğrusal fonksiyon grafiği

$$ y = slope*x + intercept + \color{red}{random\_number} $$

Çalışma saati vs puan grafiği

Sabit, doğrusal, ikinci dereceden ve logaritmik modellerle uydurma

En iyi modelin hangisi olduğunu belirlemek için ölçütün ne olmalı?

Doğrusal model animasyon grafiği

Artıklar grafiği

Artıklar grafiği ve hatayı en aza indirme

Doğrusal model artıklar grafiği

# Import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# sklearn linear model
model = LinearRegression()
model.fit(hours_of_study, scores)

# Get parameters
slope = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_

# Print parameters
print(slope, intercept)

(1.496703900384545, 52.44845266434719)

# Score prediction
score = model.predict(np.array([[15]]))
print(score)

[74.89901117]

$$ $$

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(hours_of_study, scores)
plt.plot(hours_of_study_values, model.predict(hours_of_study_values))
plt.show()

Doğrusal model uyum grafiği

Python ile Olasılığın Temelleri