Nauka o danych — tabela regresji
Tabela regresji
Wyniki regresji liniowej można podsumować w tabeli regresji.
Zawartość tabeli obejmuje:
- Informacje o modelu
- Współczynniki funkcji regresji liniowej
- Statystyki regresji
- Statystyka współczynników z funkcji regresji liniowej
- Inne informacje, których nie omówimy w tym module
Tabela regresji ze średnią_impulsem jako zmienną objaśniającą
Możesz teraz rozpocząć swoją podróż od analizowania zaawansowanych wyników!
Utwórz tabelę regresji liniowej w Pythonie
Oto jak utworzyć tabelę regresji liniowej w Pythonie:
Przykład
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())
Przykład wyjaśniony:
- Zaimportuj bibliotekę statsmodels.formula.api jako smf. Statsmodels to biblioteka statystyczna w Pythonie.
- Użyj zestawu full_health_data.
- Utwórz model oparty na zwykłych najmniejszych kwadratach za pomocą smf.ols(). Zauważ, że zmienna objaśniająca musi być najpierw zapisana w nawiasie. Użyj zestawu danych full_health_data.
- Wywołując .fit(), otrzymujesz zmienne wyniki. Zawiera wiele informacji o modelu regresji.
- Wywołaj podsumowanie(), aby uzyskać tabelę z wynikami regresji liniowej.