Множественная Линейная Регрессия || Машинное Обучение
Вставка
- Опубліковано 9 кві 2022
- Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
stepik.org/a/196646/pay?promo... Если не можешь напрямую покупать со Stepik, заказывай отсюда:
avecoders.github.io/ave-coder... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: stepik.org/a/193579/pay?promo... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: stepik.org/a/193579/pay?promo... Курс: "Поколение Трансформеров": Нейросети для Естественного Языка (NLP)
Вне Свифта (Россия, Беларусь): stepik.org/a/175490
Свифт (Все остальные): avecademy.teachable.com/p/01596f
Практический Курс по Python:
Stepik: stepik.org/a/126242
Udemy: www.udemy.com/course/avecoder...
Аве Кодер!
В этом уроке продолжаем тему Линейной Регрессии и на этот раз мы работаем с Множественной (Мультивариативной) Линейной Регрессией. Это когда у нас две или более независимых переменных определяют значение зависимой.
Collab Ноутбук:
colab.research.google.com/dri...
Датасет (enrollment_forecast.csv):
github.com/AveCoders/Introduc...
Необьяснимые корреляции:
• Video
Урок по простой Линейной Регрессии:
• Simple Linear Regressi...
Matplotlib/Seaborn:
• Python Plots: Matplotl...
#авекодер #машинноеобучение #datascience
Telegram: t.me/avecoder_ru
VK: avecoder
Instagram: / avemundi
TikTok: / avecoder_ru
ЯндексДзен: zen.yandex.ru/id/6142e78c437b...
RuTube: rutube.ru/channel/24552953/
Поддержи проект:
www.donationalerts.com/r/avec...
paypal.me/avecoder
/ avecoder
BTС: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4
ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB
История Технологий:
/ АвеТех
______________________
Аве Кодер!
Меня зовут V и я магистр Искусственного Интеллекта из Великобритании. Здесь на канале ты найдешь только качественные туториалы, подкасты, советы и все такое прочее, а на соседнем канале Аве Тех, есть еще и истории из мира технологий, путешествия по интересным местам и интервью с специалистами из разных тех областей.
Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол! - Наука та технологія
Практический Курс по Python:
Stepik: stepik.org/a/126242
Udemy: www.udemy.com/course/avecoder-advanced-python/?referralCode=270C5D0661A966B53743
8:37 что-бы слишком сильно не кооперировались? Если не ошибаюсь, то по Пирсону имеется 2 коэффициента: коэффициент корреляции и p-value. Когда кк = 1, а p-value < 0.001, это говорит о выраженной корреляции. А мы это и ищем, не так ли? Иди Вы говорите о том, что между остальными переменными не должно быть корреляции?
9:19 на данном этапе не пойму какие переменные вы называете независимыми. Было бы здорово если бы Вы из мышкой обвели.
Классное видео 👍🏽👍🏽👍🏽👍🏽👍🏽
при выводе графика Х ведь содержит 2 колонки данных, почему plt не сломался? и что вообще должно было вывестись? не понятно
А есть ли возможность выполнять классический многофакторный регрессионный анализ с определением уровней достоверности и адекватности (проверка критериев) и проверять не только линейную, но и степенную и показательную функцию?
К примеру, есть 4 независимых фактора и целевая переменная, для которой нужно получить регрессионную модель y = f(x1, x2, x3, x4). Причем сравнить критерии для всех вариантов и выбрать наиболее достоверную и адекватную зависимость: линейную, степенную, показательную.
Есть ли встроенные средства такое сделать?
Ну, а как все-таки получить новые данные в случае изменения уровня безработицы (unem) или увеличения количества школьников (hgrad) ?
Хорошее видео, хотел добавить только, мб стоит делить выборку на обучающую и тестовую ?
Вполне. Принцип был изложен, ты можешь попробовать его на diabetes или house price prediction датасетах с кегли. Отпишись, как получилось. Этот датасет слишком миниатюрен, но для обьяснения принципа само то.
за видос спасибо, но 'как запустить множественную линейную регрессию на питоне' и 'что такое множественная линейная регрессия' - это разные вещи
когда видео про кластеризацию будет?
Предположительно после логистической
Пока не знаю что написать
пиу-пиу
@@avecoder, так и напишу в следующий раз