Algorithms-by-meme-01: Linear Regression(LR) – hồi quy tuyến tính

Được sử dụng để ước tính giá trị thực (giá nhà, số lượng cuộc gọi, doanh thu bán hàng v.v.v.. dựa trên các biến thay đổi liên tục). Ở đây, chúng ta thiết lập mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phục thuộc bằng cách lắp 1 line tốt nhất.

line này được biết đến như một dòng đệ qui và được biểu diễn bằng công thức Y = a*X + b

Lấy một ví dụ thực tế của LR, bạn đặt 3 cuốn sách lên bàn và cho một đứa trẻ quan sát – mà không được cầm, hãy để nó ước tính cân nặng và sắp xếp theo thứ tự nặng dần của 3 cuốn? Nó sẽ nhìn vào độ dày, độ cao của cuốn sách đó để đưa ra dự đoán.

Trong công thức trên :

Y – Biến phục thuộc

a – Slope

X – Biến độc lập

b – Intercept

Các hệ số a và b đều bắt nguồn từ việc giảm thiếu các khoảng chênh lệch bình phương giữa khoảng cách của các điểm dữ liệu và regression line.

Tham khảo ví dụ dưới đây, ở đây chúng ta đã xác định rõ được line tốt nhất có công thức là y=0.2811x+13.9. Bây giờ, sử dụng công thức này, chúng ta có thể tìm được cân năng, nếu chúng ta biết được chiều cao của một người nào đó.

---

--sample code python
#Import Library
#Import other necessary libraries like pandas, numpy...
from sklearn import linear_model

#Load Train and Test datasets
#Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arrays
x_train=input_variables_values_training_datasets
y_train=target_variables_values_training_datasets
x_test=input_variables_values_test_datasets

# Create linear regression object
linear = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets and check score
linear.fit(x_train, y_train)
linear.score(x_train, y_train)

#Equation coefficient and Intercept
print('Coefficient: \n', linear.coef_)
print('Intercept: \n', linear.intercept_)
#Predict Output
predicted= linear.predict(x_test)

next chapter of this article: advance LR

ref

https://brilliant.org/wiki/linear-regression/#:~:text=Linear regression is a technique,a linear relationship between them.&text=The best-fitting linear relationship between the variables x and y.

https://viblo.asia/p/linear-regression-hoi-quy-tuyen-tinh-trong-machine-learning-4P856akRlY3