डेटा साइंस - रिग्रेशन टेबल
प्रतिगमन तालिका
रेखीय प्रतिगमन से आउटपुट को एक प्रतिगमन तालिका में संक्षेपित किया जा सकता है।
तालिका की सामग्री में शामिल हैं:
- मॉडल के बारे में जानकारी
- रैखिक प्रतिगमन समारोह के गुणांक
- प्रतिगमन आँकड़े
- रेखीय प्रतीपगमन फलन से गुणांकों के आंकड़े
- अन्य जानकारी जो हम इस मॉड्यूल में शामिल नहीं करेंगे
व्याख्यात्मक चर के रूप में औसत_पल्स के साथ प्रतिगमन तालिका
अब आप उन्नत आउटपुट के विश्लेषण पर अपनी यात्रा शुरू कर सकते हैं!
पायथन में एक रैखिक प्रतिगमन तालिका बनाएं
यहाँ पायथन में एक रेखीय प्रतिगमन तालिका बनाने का तरीका बताया गया है:
उदाहरण
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())
उदाहरण समझाया:
- पुस्तकालय statsmodels.formula.api को smf के रूप में आयात करें। Statsmodels Python में एक सांख्यिकीय पुस्तकालय है।
- Full_health_data सेट का उपयोग करें।
- smf.ols() के साथ साधारण कम से कम वर्गों पर आधारित एक मॉडल बनाएं। ध्यान दें कि व्याख्यात्मक चर को पहले कोष्ठक में लिखा जाना चाहिए। Full_health_data डेटा सेट का उपयोग करें।
- .fit () को कॉल करके, आप चर परिणाम प्राप्त करते हैं। इसमें प्रतिगमन मॉडल के बारे में बहुत सारी जानकारी है।
- रेखीय प्रतिगमन के परिणामों के साथ तालिका प्राप्त करने के लिए सारांश () को कॉल करें।