{"id":3817,"date":"2023-07-15T09:21:43","date_gmt":"2023-07-15T09:21:43","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficienti-di-regressione-sklearn\/"},"modified":"2023-07-15T09:21:43","modified_gmt":"2023-07-15T09:21:43","slug":"coefficienti-di-regressione-sklearn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficienti-di-regressione-sklearn\/","title":{"rendered":"Come estrarre i coefficienti di regressione dal modello scikit-learn"},"content":{"rendered":"

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\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per estrarre i coefficienti di regressione da un modello di regressione creato con scikit-learn in Python:<\/span><\/p>\n

 p.d. DataFrame<\/span> ( zip<\/span> ( X.columns<\/span> , model.coef_<\/span> ))\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: estrarre i coefficienti di regressione dal modello Scikit-Learn<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni sulle ore studiate, sul numero di esami preparatori sostenuti e sul voto dell’esame finale ottenuto da 11 studenti in una classe:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' hours<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4],\n                   ' exams<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4],\n                   ' score<\/span> ': [76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    hours exam score\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72\n5 1 2 69\n6 5 1 94\n7 4 1 94\n8 2 0 88\n9 4 3 92\n10 4 4 90<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare il seguente codice per adattare un modello di regressione lineare multipla<\/a> utilizzando ore<\/strong> ed esami<\/strong> come variabili predittive e punteggio<\/strong> come variabile di risposta:<\/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[[' hours<\/span> ', ' exams<\/span> ']], df. score<\/span>\n\n#fit regression model\n<\/span>model. fit<\/span> (x,y)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo quindi utilizzare la seguente sintassi per estrarre i coefficienti di regressione delle ore<\/strong> e degli esami<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #print regression coefficients\np.d. DataFrame<\/span> ( zip<\/span> ( X.columns<\/span> , model.coef_<\/span> ))\n\n            0 1\n0 hours 5.794521\n1 exams -1.157647\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Dal risultato, possiamo vedere i coefficienti di regressione per le due variabili predittive nel modello:<\/span><\/p>\n