Data Science – Regressionstabelle
Regressionstabelle
Die Ausgabe der linearen Regression kann in einer Regressionstabelle zusammengefasst werden.
Der Inhalt der Tabelle umfasst:
- Informationen zum Modell
- Koeffizienten der linearen Regressionsfunktion
- Regressionsstatistik
- Statistik der Koeffizienten aus der linearen Regressionsfunktion
- Andere Informationen, die wir in diesem Modul nicht behandeln
Regressionstabelle mit Average_Pulse als erklärende Variable
Sie können jetzt Ihre Reise zur Analyse erweiterter Ausgaben beginnen!
Erstellen Sie eine lineare Regressionstabelle in Python
So erstellen Sie eine lineare Regressionstabelle in Python:
Beispiel
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())
Beispiel erklärt:
- Importieren Sie die Bibliothek statsmodels.formula.api als smf. Statsmodels ist eine statistische Bibliothek in Python.
- Verwenden Sie den Datensatz full_health_data.
- Erstellen Sie mit smf.ols() ein Modell basierend auf gewöhnlichen kleinsten Quadraten. Beachten Sie, dass die erklärende Variable zuerst in die Klammer geschrieben werden muss. Verwenden Sie den Datensatz full_health_data.
- Durch den Aufruf von .fit() erhalten Sie die variablen Ergebnisse. Dies enthält viele Informationen über das Regressionsmodell.
- Rufen Sie summary() auf, um die Tabelle mit den Ergebnissen der linearen Regression zu erhalten.