#
# µû¶óÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ÆÄÀ̽ã°ú µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ(»ý´ÉÃâÆÇ»ç 2020)
# 14.8 ¼±Çüȸ±Í·Î ¿¹ÃøÇϱâ : Å°¿Í ¸ö¹«°Ô´Â »ó°ü°ü°è°¡ ÀÖÀ»±î, 375ÂÊ
#
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model # scikit-learn ¸ðµâÀ» °¡Á®¿Â´Ù
regr = linear_model.LinearRegression()
X = [[164], [179], [162], [170]] # ¼±Çüȸ±ÍÀÇ ÀÔ·ÂÀº 2Â÷¿øÀ¸·Î ¸¸µé¾î¾ß ÇÔ
y = [53, 63, 55, 59] # y = f(X)ÀÇ °á°ú°ª
regr.fit(X, y)
# ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í y °ªÀ» »êÆ÷µµ·Î ±×¸°´Ù.
plt.scatter(X, y, color='black')
# ÇнÀ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÔ·ÂÀ¸·Î ÇÏ¿© ¿¹Ãø°ªÀ» °è»êÇÑ´Ù.
y_pred = regr.predict(X)
# ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í ¿¹Ãø°ªÀ¸·Î ¼±±×·¡ÇÁ·Î ±×¸°´Ù.
# °è»êµÈ ±â¿ï±â¿Í y ÀýÆíÀ» °¡Áö´Â Á÷¼±ÀÌ ±×·ÁÁø´Ù
plt.plot(X, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.show()