[Machine Learning] 수치예측 LinearRegression

📝머신러닝 리니어 리그레이션 모델링하기

수치 예측은 리니어 리그레이션으로 모델링한다

(리니어 리그레이션은 알아서 피처스케일링 해준다)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

 

LinearRegression()

# 변수에 저장해서 사용한다
regressor = LinearRegression()

# 학습용과 테스트용으로 나눴던 데이터중 학습용 데이터를 입력해 학습시킨다
regressor.fit(X_train, y_train)

y = ax + b (여러개일경우 y = ax1 + bx2 + cx3 + d 이런식)
인공지능이 랜덤으로 a와 b를 셋팅
fit() 함수를 실행하면 X_train, y_train값을 가지고 오차를 찾아서 오차가 최소가 되도록 a와 b값을 셋팅한다

 

regressor.coef_ : 셋팅된 a값을 반환

regressor.intercept_ : 셋팅된 b값을 반환

이렇게 학습이 끝나면 이 인공지능을 테스트 해봐야 한다(테스트용 데이터인 X_test로 테스트)

regressor.predict(테스트값 변수 입력) : 예측한 값을 반환

# 예측한 값을 변수에 저장해서 사용
y_pred = regressor.predict(X_test)