Science des données - Tableau de régression
Tableau de régression
La sortie de la régression linéaire peut être résumée dans un tableau de régression.
Le contenu du tableau comprend :
- Informations sur le modèle
- Coefficients de la fonction de régression linéaire
- Statistiques de régression
- Statistiques des coefficients de la fonction de régression linéaire
- Autres informations que nous n'aborderons pas dans ce module
Tableau de régression avec Average_Pulse comme variable explicative
Vous pouvez maintenant commencer votre voyage en analysant les résultats avancés !
Créer une table de régression linéaire en Python
Voici comment créer une table de régression linéaire en Python :
Exemple
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())
Exemple expliqué :
- Importez la bibliothèque statsmodels.formula.api en tant que smf. Statsmodels est une bibliothèque statistique en Python.
- Utilisez l'ensemble de données full_health_data.
- Créez un modèle basé sur les moindres carrés ordinaires avec smf.ols(). Notez que la variable explicative doit être écrite en premier entre parenthèses. Utilisez l'ensemble de données full_health_data.
- En appelant .fit(), vous obtenez les résultats variables. Cela contient beaucoup d'informations sur le modèle de régression.
- Appelez summary() pour obtenir le tableau avec les résultats de la régression linéaire.