scikit-learn 패키지를 사용한 선형 회귀분석(Linear Regression)

scikit-learn 패키지를 사용한 선형 회귀분석¶

scikit-learn 패키지를 사용하여 선형 회귀분석을 하는 경우에는 linear_model 서브 패키지의 LinearRegression 클래스를 사용한다. 사용법은 다음과 같다.

1. LinearRegression 클래스 객체 생성

    model = LinearRegression(fit_intercept=True)

   fit_intercept 인수는 모형에 상수항이 있는가 없는가를 결정하는 인수이다. 디폴트 값이 True이고 만약 상수항이 없으면 fit_intercept=False로 설정한다.

2. fit 메서드로 모형 추정. 상수항 결합을 자동으로 해주므로 사용자가 직접 add_constant 등의 명령를 써서 상수항 결합을 할 필요는 없다.

    model = model.fit(X, y)

   회귀분석을 하고 나면 모형 객체는 다음과 같은 속성을 가지게 된다. 또한 fit 메서드는 객체 자신을 반환한다.

   • coef_ : 추정된 가중치 벡터
   • intercept_ : 추정된 상수항

3. predict 메서드로 새로운 입력 데이터에 대한 출력 데이터 예측

    y_new = model.predict(x_new)

https://datascienceschool.net/view-notebook/58269d7f52bd49879965cdc4721da42d/