Veri Bilimi - Regresyon Tablosu
Regresyon Tablosu
Doğrusal regresyondan elde edilen çıktı, bir regresyon tablosunda özetlenebilir.
Tablonun içeriği şunları içerir:
- Model hakkında bilgi
- Doğrusal regresyon fonksiyonunun katsayıları
- Regresyon istatistikleri
- Doğrusal regresyon fonksiyonundan katsayıların istatistikleri
- Bu modülde ele almayacağımız diğer bilgiler
Açıklayıcı Değişken Olarak Average_Pulse ile Regresyon Tablosu
Artık gelişmiş çıktıları analiz etme yolculuğunuza başlayabilirsiniz!
Python'da Doğrusal Regresyon Tablosu Oluşturun
Python'da doğrusal bir regresyon tablosunun nasıl oluşturulacağı aşağıda açıklanmıştır:
Örnek
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())
Örnek Açıklama:
- statsmodels.formula.api kitaplığını smf olarak içe aktarın. Statsmodels, Python'da bir istatistiksel kütüphanedir.
- full_health_data setini kullanın.
- smf.ols() ile Sıradan En Küçük Karelere dayalı bir model oluşturun. Açıklayıcı değişkenin önce parantez içinde yazılması gerektiğine dikkat edin. full_health_data veri setini kullanın.
- .fit()'i çağırarak değişken sonuçlarını elde edersiniz. Bu, regresyon modeli hakkında birçok bilgi içerir.
- Doğrusal regresyon sonuçlarını içeren tabloyu almak için özet()'i çağırın.