Giới thiệu về hồi quy

Học có giám sát với scikit-learn

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Dự đoán mức đường huyết

import pandas as pd
diabetes_df = pd.read_csv("diabetes.csv")
print(diabetes_df.head())

    pregnancies    glucose    triceps    insulin    bmi      age    diabetes
0   6              148        35         0          33.6     50     1
1   1              85         29         0          26.6     31     0
2   8              183        0          0          23.3     32     1
3   1              89         23         94         28.1     21     0
4   0              137        35         168        43.1     33     1

Tạo mảng đặc trưng và mục tiêu

X = diabetes_df.drop("glucose", axis=1).values
y = diabetes_df["glucose"].values

print(type(X), type(y))

<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>

Dự đoán từ một đặc trưng duy nhất

X_bmi = X[:, 3]

print(y.shape, X_bmi.shape)

(752,) (752,)

X_bmi = X_bmi.reshape(-1, 1)

print(X_bmi.shape)

(752, 1)

Vẽ glucose theo chỉ số khối cơ thể

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_bmi, y)

plt.ylabel("Blood Glucose (mg/dl)")
plt.xlabel("Body Mass Index")
plt.show()

Vẽ glucose theo chỉ số khối cơ thể

Biểu đồ phân tán glucose theo chỉ số khối cơ thể

Huấn luyện mô hình hồi quy

from sklearn.linear_model import LinearRegression

reg = LinearRegression()

reg.fit(X_bmi, y)

predictions = reg.predict(X_bmi)

plt.scatter(X_bmi, y)

plt.plot(X_bmi, predictions)
plt.ylabel("Blood Glucose (mg/dl)")
plt.xlabel("Body Mass Index")
plt.show()

Huấn luyện mô hình hồi quy

Đường hồi quy góc khoảng 30 độ qua biểu đồ phân tán glucose so với chỉ số khối cơ thể

Ayo berlatih!

Học có giám sát với scikit-learn