Regressione lineare
Lezione 16 di 19 del corso Introduzione all’apprendimento automatico di Coddy.
La regressione lineare è uno degli algoritmi più fondamentali nell’apprendimento automatico per prevedere una variabile continua. È il metodo di riferimento per stimare le relazioni tra le variabili e fare previsioni. Che tu stia prevedendo i prezzi delle case, le tendenze del mercato azionario o le temperature, la regressione lineare può fornire indicazioni su come queste variabili sono correlate.
Fonte: wikipedia
La regressione lineare cerca di modellare la relazione tra due o più variabili adattando un’equazione lineare ai dati osservati. Una variabile è considerata una variabile esplicativa (indipendente), mentre l’altra è considerata una variabile dipendente.
La forma più semplice dell’equazione di regressione lineare, con una variabile dipendente e una indipendente, è definita come segue:
- Alfa rappresenta il punto di intersezione con l’asse y
- Beta rappresenta la pendenza
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Sfida
FacileCrea una funzione chiamata linear_equation che accetta una lista che rappresenta un punto dati e una lista che rappresenta i coefficienti dell’equazione lineare.
la funzione restituisce il risultato dell’equazione lineare.
Per esempio
- se
n = 2, allora il numero di coefficienti è due:y = b[0] + b[1]*x[1] - se
n = 3, allora il numero di coefficienti è tre:y = b[0] + b[1]*x[1] + b[2]*x[2]
Provalo tu
def linear_equation(coef, x):
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