{"id":3011,"date":"2023-07-19T15:56:18","date_gmt":"2023-07-19T15:56:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sklearn-lineaire-regressie-samenvatting\/"},"modified":"2023-07-19T15:56:18","modified_gmt":"2023-07-19T15:56:18","slug":"sklearn-lineaire-regressie-samenvatting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sklearn-lineaire-regressie-samenvatting\/","title":{"rendered":"Hoe u een samenvatting van het regressiemodel kunt krijgen van scikit-learn"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Vaak wil je misschien een samenvatting extraheren van een regressiemodel dat is gemaakt met scikit-learn<\/a> in Python.<\/span><\/p>\n

Helaas biedt scikit-learn niet veel ingebouwde functies voor het analyseren van de samenvatting van een regressiemodel, omdat het doorgaans alleen voor voorspellende doeleinden<\/a> wordt gebruikt.<\/span><\/p>\n

Als je dus een samenvatting wilt krijgen van een regressiemodel in Python, heb je twee opties:<\/span><\/p>\n

1.<\/strong> Gebruik de beperkte functies van scikit-learn.<\/span><\/p>\n

2.<\/strong> Gebruik in plaats daarvan statistische modellen<\/a> .<\/span><\/p>\n

De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/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
 Methode 1: Krijg een samenvatting van het regressiemodel van Scikit-Learn<\/strong><\/span><\/h3>\n
 We kunnen de volgende code gebruiken om een meervoudig lineair regressiemodel<\/a> aan te passen met behulp van 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
 Met behulp van deze uitvoer kunnen we de vergelijking voor het aangepaste regressiemodel schrijven:<\/span><\/p>\n
 y = 70,48 + 5,79x 1<\/sub> \u2013 1,16x 2<\/sub><\/span><\/p>\n
 Ook is te zien dat de R2-<\/sup> waarde van het model 76,67 is.<\/span><\/p>\n
 Dit betekent dat 76,67%<\/strong> van de variatie in de responsvariabele kan worden verklaard door de twee voorspellende variabelen in het model.<\/span><\/p>\n
 Methode 2: Haal een samenvatting van het regressiemodel op uit Statsmodels<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Als je een samenvatting van een regressiemodel in Python wilt extraheren, kun je het beste het pakket statsmodels<\/strong> gebruiken.<\/span><\/p>\n
 De volgende code laat zien hoe u dit pakket kunt gebruiken om hetzelfde meervoudige lineaire regressiemodel als het vorige voorbeeld in te passen en de modelsamenvatting te extraheren:<\/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
 Merk op dat de regressieco\u00ebffici\u00ebnten en de R-kwadraatwaarde overeenkomen met die berekend door scikit-learn, maar we hebben ook een heleboel andere nuttige statistieken voor het regressiemodel.<\/span><\/p>\n
 We kunnen bijvoorbeeld de p-waarden zien voor elke individuele voorspellende variabele:<\/span><\/p>\n
 Hoewel dit resultaat nuttig is, kennen we nog steeds niet de algemene F-statistiek<\/a> van het model, de p-waarden van de individuele regressieco\u00ebffici\u00ebnten<\/a> en andere nuttige maatstaven die ons kunnen helpen begrijpen hoe goed het model bij het model past. dataset.dataset.<\/span><\/p>\n
 We kunnen dan de volgende code gebruiken om de regressieco\u00ebffici\u00ebnten uit het model te extraheren, evenals de R-kwadraatwaarde<\/a> van het model:<\/span><\/span><\/p>\n