HowTo Mode d'emploi Python Régression multiple en Python Créé: July-10, 2021 | Mise à jour: July-18, 2021 Utilisez le module pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Utilisez le pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Utilisez la méthode rve_fit() pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Ce didacticiel abordera la régression linéaire multiple et comment l'implémenter en Python. La régression linéaire multiple est un modèle qui calcule la relation entre deux ou plus de deux variables et une seule variable de réponse en ajustant une équation de régression linéaire entre elles. Il permet d'estimer la dépendance ou le changement entre les variables dépendantes au changement dans les variables indépendantes. Dans la régression linéaire multiple standard, toutes les variables indépendantes sont prises en compte simultanément. Utilisez le module pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Le module en Python est équipé de fonctions pour implémenter la régression linéaire.
sum (y * x) - n * m_y * m_x SS_xx = np. sum (x * x) - n * m_x * m_x b_1 = SS_xy / SS_xx b_0 = m_y - b_1 * m_x return (b_0, b_1) def plot_regression_line(x, y, b): tter(x, y, color = "m", marker = "o", s = 30) y_pred = b[ 0] + b[ 1] * x (x, y_pred, color = "g") ( 'x') ( 'y') () def main(): x = ([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) y = ([ 1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12]) b = estimate_coef(x, y) print ("Estimated coefficients:\nb_0 = {} \ \nb_1 = {}". format (b[ 0], b[ 1])) plot_regression_line(x, y, b) if __name__ = = "__main__": main() La sortie du morceau de code ci-dessus est: Coefficients estimés: b_0 = -0, 0586206896552 b_1 = 1, 45747126437 Et le graphique obtenu ressemble à ceci: La régression linéaire multiple La régression linéaire multiple tente de modéliser la relation entre deux ou plusieurs caractéristiques et une réponse en ajustant une équation linéaire aux données observées. De toute évidence, ce n'est rien d'autre qu'une extension de la régression linéaire simple. Prenons un jeu de données avec p caractéristiques (ou variables indépendantes) et une réponse (ou variable dépendante).
Et ce, pour tous les couples qui forment notre ensemble de données d'apprentissage. Note: pensez à comme un imitateur de. La fonction va essayer de transformer au mieu en tel que. Note: on définit " l 'erreur unitaire " entre une valeur observée et une valeur prédite, comme suit: Trouver le meilleur couple (, ) revient à minimiser le coût global des erreurs unitaires qui se définit comme suit: est la taille du training set La fonction de coût est définie comme suit: En remplaçant le terme par sa valeur on obtient: Cette formule représente la fonction de coût ( cost function / Error function) pour la régression linéaire univariée. Gradient Descent visualisation Trouver les meilleurs paramètres et revient à minimiser (trouver le minimum) la fonction du coût. Visuellement, on remarque que la fonction a la forme d'un bol. Mathématiquement, on dit que la fonction convexe. La convexité d'une fonction implique que cette dernière possède un seul minimum global. Les valeurs de et qui sont au minimum global de seront les meilleures valeurs pour notre hypothèse.
La qualité de prédiction est généralement mesurée avec le RMSE (racine de la somme des carrés des erreurs). Les données et le modèle Dans le cadre de cet exemple, on va utiliser des données simples reliant un nombre de ventes et l'investissement dans différents médias. Le modèle de régression multiple a une variable dépendante y mesurant le nombre de ventes et 3 variables indépendantes mesurant les investissements en terme de publicité par média. Téléchargez les données: Le chargement des données et des bibliothèques S'agissant de données au format csv, il est simple de les importer dans R. Nous utilisont la fonction read_csv2 de R. Voici le code pour importer les données: ventes = ("") summary(ventes) Python n'a pas nativement de fonction pour importer des données au format csv. Nous allons donc utiliser la bibliothèque pandas afin d'importer les données. Cette bibliothèque est comprise dans Anaconda. Nous utiliserons aussi numpy et matplotlib pour les visualisations. Voici donc le code pour importer les données: import numpy as np import pandas as pd import as plt #importer les données donnees = ad_csv('', index_col=0) () L'application du modèle de régression linéaire Nous créons un objet reg_ventes issu du modèle linéaire lm() (la régression linéaire est un cas particulier du modèle linéaire général).
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e_total: centered_tss divisé par somme des degrés de liberté des paramètres et des résidus: la statistique F (mse_model / mse_resid) on peut alors prédire les valeurs correspondantes à un nouveau dataframe: print(edict(Frame({'x1': [2, 1], 'x2': [4, 1]}))) (le résultat est une series). (result): teste l'hypothèse nulle que la relation est bien linéaire. On peut avoir un intervalle de confiance des valeurs prédites avec: import edstd (stdError, lower, upper) = edstd. wls_prediction_std(result) avec stdError l'erreur standard, lower et upper l'intervalle de confiance (par défaut à 0. 05) Regression linéaire robuste aux valeurs extrèmes (outliers): puis, result = () et l'utilisation de result comme avec la regression linéaire. on peut changer la norme utilisée: model = ('y ~ x1 + x2', data = df, M = ()) (le défaut est (), mais la trimmed mean est souvent utilisée). (): permet d'avoir la matrice de corrélation, ce qui donne les variables fortement corrélées, dont il faut éliminer une partie pour ne garder que les variables non corrélées (sinon, regression est instable).
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NARCISO POUDRÉE, ADDITION ABSOLUE NARCISO POUDRÉE de Narciso Rodriguez est une «Eau de Parfum» pour femme appartenant à la famille Floral Woody, lancée en 2016 par le parfumeur Aurelien Guichard. Une nouvelle version du classique NARCISO qui met en valeur sa facette la plus sensuelle, redécouvrant un nouvel univers floral masqué par des notes poudrées. Un parfum nouveau et addictif qui repose sur la peau créant un voile doux, et le caresse comme s'il s'agissait d'une robe en soie. Raffinée et voluptueuse, NARCISO POUDRÉE nous offre une beauté naturelle et pure à travers la puissance du musc en poudre, un facteur commun à toutes les créations du designer cubain. SON STELLA… Minimaliste et totalement équilibrée, la silhouette olfactive de ce parfum crée un jeu aromatique, dans lequel le musc est le protagoniste total. Autour de lui, des notes comme la rose bulgare, le jasmin sambac, la fleur d'oranger, le vétiver, le cèdre et le patchouli dansent gracieusement. JONQUILLE. Le nom de ce parfum ne fait pas seulement référence à son créateur.
Parfum Femme Narciso Poudrée par Narciso Rodriguez (crée en 2016) Notes de tête: Rose bulgare Notes de coeur: Pétales de jasmin et muscs blancs Notes de fond: Bois de cèdre et vétiver Livraison gratuite en 50ml et 90 ml en 72h Famille olfactive: Florale Boisée Meilleur prix: (chez notre partenaire) 39. 20 € - 30 ml 59. 50 € - 50 ml 74. 90 € - 90 ml L' eau de parfum Narciso Poudrée est une variante très sensuelle de la première version sortie en 2015 par Narciso Rodriguez. Cette fragrance se compose principalement de rose, de jasmin velours, d' un coeur de musc poudré et de notes boisées. Le flacon de couleur nude évoque la sensualité de la peau de la femme tout en verre transparent laissant apparaître le liquide en suspension.
Et surtout c'est un parfum qu'on ne sent pas partout! Les notes de ce parfum me font totalement fondre: des pétales de j asmin blanc et Rose bulgare, avec des bois sensuels de cèdre blanc et noir, au cœur d'un musqué poudré assez prononcé. Juste avec cette jolie phrase, ça donne envie de le tester! L'odeur est douce mais en même temps intense et raffinée. Je suis complètement conquise, c'est une merveille, l'odeur est très envoûtante. D'un point de vue de la tenue il est génial, il tient toute la journée. Je craque sur son élégance, sa classe, son chic, sa délicatesse, son originalité il sent extrêmement bon, n'hésitez pas à aller cheker en parfumerie, vous allez l'adopter à coup sûr! Difficile de vous décrire un si bon parfum. Le flacon ce n'est pas le top du top non plus, c'est clairement un cube de parfum. Il convient à tous âges et plutôt pour la saison hiver/printemps ou automne/hiver car lors des fortes chaleurs, l'odeur du musc peut monter à la tête rapidement. Je ne le recommande pas car je veux être la seule à porter ce parfum!