데이터 과학 - 회귀 테이블
회귀 테이블
선형 회귀의 출력은 회귀 테이블에 요약할 수 있습니다.
표의 내용은 다음과 같습니다.
- 모델에 대한 정보
- 선형 회귀 함수의 계수
- 회귀 통계
- 선형 회귀 함수의 계수 통계
- 이 모듈에서 다루지 않을 기타 정보
Average_Pulse를 설명 변수로 사용하는 회귀 테이블
이제 고급 출력을 분석하는 여정을 시작할 수 있습니다!
Python에서 선형 회귀 테이블 만들기
다음은 Python에서 선형 회귀 테이블을 만드는 방법입니다.
예시
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())
설명된 예:
- 라이브러리 statsmodels.formula.api를 smf로 가져옵니다. Statsmodels는 Python의 통계 라이브러리입니다.
- full_health_data 세트를 사용하십시오.
- smf.ols()를 사용하여 일반 최소 제곱을 기반으로 모델을 만듭니다. 괄호 안에 설명 변수를 먼저 써야 합니다. full_health_data 데이터 세트를 사용합니다.
- .fit()을 호출하면 변수 결과를 얻을 수 있습니다. 이것은 회귀 모델에 대한 많은 정보를 담고 있습니다.
- 요약()을 호출하여 선형 회귀 결과가 있는 테이블을 가져옵니다.