회귀분석1 2/5 - 머신러닝모델링; 선형회귀&로지스틱회귀 [기억할 개념] 1. 선형회귀 1) 단순선형회귀: x 변수가 1개 from sklearn.linear_model import LinearRegression model_lr = LinearRegression() type(model_lr) x = body_df[['Weight']] y = body_df[['Height']] #데이터 훈련 model_lr .fit(x = x, y = y 해석 #y(키)는 x(몸무게)에 0.86을 곱한 뒤에 109.37을 더해라 2) 다중선형회귀: x 변수가 2개 #1. y= 0.86x + 109.37 #2. 위 식을 활용한 예측 칼럼 추가 #3. 에러값을 각각 계산(error) #4. 양수를 만들기 위해 제곱화 #5. 값을 모두 더함(MSE) #6. 그래프로 그리기 #예측값 .. 2024. 2. 5. 이전 1 다음
