Modelli di regressione

Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in Python

Conor Dewey

Data Scientist, Squarespace

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Assunzioni

  • Relazione lineare
  • Errori distribuiti normalmente
  • Omoscedasticità
  • Osservazioni indipendenti
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Regressione lineare

Fit lineare

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Regressione lineare

Formula della regressione lineare

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Esempio: regressione lineare

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lm = LinearRegression()
lm.fit(X_train, y_train)

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, 
                    n_jobs=None, normalize=False)
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Esempio: regressione lineare

coef = lm.coef_
print(coef)

[0.79086669]
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Regressione logistica

  Regressione logistica visualizzata

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Regressione logistica

  Funzione sigmoide

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Esempio: regressione logistica

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(solver='lbfgs')
clf.fit(X_train, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, 
                   dual=False, fit_intercept=True, 
                   intercept_scaling=1,
                   max_iter=100, multi_class='warn',
                   n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=None, solver='lbfgs',
                   tol=0.0001, verbose=0, 
                   warm_start=False)
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Esempio: regressione logistica

coefs = clf.coef_
print(coefs)

[[0.4015177  3.85056451]]

accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(accuracy)

0.8583333333333333
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Riepilogo

  • Ripasso
  • Assunzioni
  • Regressione lineare
  • Regressione logistica
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Prepariamoci al colloquio!

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