{"id":3011,"date":"2023-07-19T15:56:18","date_gmt":"2023-07-19T15:56:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/riepilogo-della-regressione-lineare-sklearn\/"},"modified":"2023-07-19T15:56:18","modified_gmt":"2023-07-19T15:56:18","slug":"riepilogo-della-regressione-lineare-sklearn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/riepilogo-della-regressione-lineare-sklearn\/","title":{"rendered":"Come ottenere un riepilogo del modello di regressione da scikit-learn"},"content":{"rendered":"

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Spesso potresti voler estrarre un riepilogo di un modello di regressione creato utilizzando scikit-learn<\/a> in Python.<\/span><\/p>\n

Sfortunatamente, scikit-learn non offre molte funzioni integrate per analizzare il riepilogo di un modello di regressione, poich\u00e9 generalmente viene utilizzato solo per scopi predittivi<\/a> .<\/span><\/p>\n

Quindi, se vuoi ottenere un riepilogo di un modello di regressione in Python, hai due opzioni:<\/span><\/p>\n

1.<\/strong> Utilizza le funzioni limitate di scikit-learn.<\/span><\/p>\n

2.<\/strong> Utilizzare invece modelli statistici<\/a> .<\/span><\/p>\n

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' x1<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4],\n                   ' x2<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4],\n                   ' y<\/span> ': [76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n       x1 x2 y\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Metodo 1: ottenere il riepilogo del modello di regressione da Scikit-Learn<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare il seguente codice per adattare un modello di regressione lineare multipla<\/a> utilizzando scikit-learn:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> sklearn. linear_model<\/span> import<\/span> LinearRegression\n\n#initiate linear regression model\n<\/span>model = LinearRegression()\n\n#define predictor and response variables\n<\/span>x, y = df[[' x1<\/span> ', ' x2<\/span> ']], df. y<\/span>\n\n#fit regression model\n<\/span>model. fit<\/span> (x,y)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 #display regression coefficients and R-squared value of model<\/span>\nprint<\/span> (model. intercept_<\/span> , model. coef_<\/span> , model. score<\/span> (X, y))\n\n70.4828205704 [5.7945 -1.1576] 0.766742556527\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Utilizzando questo output, possiamo scrivere l’equazione per il modello di regressione adattata:<\/span><\/p>\n
 y = 70,48 + 5,79x 1<\/sub> \u2013 1,16x 2<\/sub><\/span><\/p>\n
 Si pu\u00f2 anche vedere che il valore R2<\/sup> del modello \u00e8 76,67.<\/span><\/p>\n
 Ci\u00f2 significa che il 76,67%<\/strong> della variazione nella variabile di risposta pu\u00f2 essere spiegato dalle due variabili predittive del modello.<\/span><\/p>\n
 Metodo 2: ottenere il riepilogo del modello di regressione da Statsmodels<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Se vuoi estrarre un riepilogo di un modello di regressione in Python, \u00e8 meglio usare il pacchetto statsmodels<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Il codice seguente mostra come utilizzare questo pacchetto per adattare lo stesso modello di regressione lineare multipla dell’esempio precedente ed estrarre il riepilogo del modello:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> statsmodels. api<\/span> as<\/span> sm\n\n#define response variable\n<\/span>y = df[' y<\/span> ']\n\n#define predictor variables\n<\/span>x = df[[' x1<\/span> ', ' x2<\/span> ']]\n\n#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. add_constant<\/span> (x)\n\n#fit linear regression model\n<\/span>model = sm. OLS<\/span> (y,x). fit<\/span> ()\n\n#view model summary\n<\/span>print<\/span> ( model.summary<\/span> ())\n\n                            OLS Regression Results                            \n==================================================== ============================\nDept. Variable: y R-squared: 0.767\nModel: OLS Adj. R-squared: 0.708\nMethod: Least Squares F-statistic: 13.15\nDate: Fri, 01 Apr 2022 Prob (F-statistic): 0.00296\nTime: 11:10:16 Log-Likelihood: -31.191\nNo. Comments: 11 AIC: 68.38\nDf Residuals: 8 BIC: 69.57\nDf Model: 2                                         \nCovariance Type: non-robust                                         \n==================================================== ============================\n                 coef std err t P>|t| [0.025 0.975]\n-------------------------------------------------- ----------------------------\nconst 70.4828 3.749 18.803 0.000 61.839 79.127\nx1 5.7945 1.132 5.120 0.001 3.185 8.404\nx2 -1.1576 1.065 -1.087 0.309 -3.613 1.298\n==================================================== ============================\nOmnibus: 0.198 Durbin-Watson: 1.240\nProb(Omnibus): 0.906 Jarque-Bera (JB): 0.296\nSkew: -0.242 Prob(JB): 0.862\nKurtosis: 2.359 Cond. No. 10.7\n==================================================== ============================\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Tieni presente che i coefficienti di regressione e il valore R quadrato corrispondono a quelli calcolati da scikit-learn, ma abbiamo anche moltissimi altri parametri utili per il modello di regressione.<\/span><\/p>\n
 Ad esempio, possiamo vedere i valori p per ogni singola variabile predittrice:<\/span><\/p>\n
 Sebbene questo risultato sia utile, non conosciamo ancora la statistica F complessiva<\/a> del modello, i valori p dei singoli coefficienti di regressione<\/a> e altre misure utili che possono aiutarci a capire quanto bene il modello si adatta al modello. set di dati.set di dati.<\/span><\/p>\n
 Possiamo quindi utilizzare il codice seguente per estrarre i coefficienti di regressione dal modello nonch\u00e9 il valore R quadrato<\/a> del modello:<\/span><\/span><\/p>\n