http://itsys.hansung.ac.kr/cgi-bin/onlineTest/viewpy4AI/onlinePy4AI.cgi?source=src/py/Ch14/code_14_7.py| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | # # 따라하며 배우는 파이썬과 데이터과학(생능출판사 2020) # 14.7 선형 회귀 학습결과를 확인하고 예측하기, 374쪽 # #14-6의 코드 import numpy as np from sklearn import linear_model # scikit-learn 모듈을 가져온다 regr = linear_model.LinearRegression() X = [[164], [179], [162], [170]] # 다중회귀에도 사용하도록 함 y = [53, 63, 55, 59] # y = f(X)의 결과 regr.fit(X, y) ######################################## coef = regr.coef_ # 직선의 기울기 intercept = regr.intercept_ # 직선의 절편 score = regr.score(X, y) # 학습된 직선이 데이터를 얼마나 잘 따르나 print("y =", coef, "* X + ", intercept) print("The score of this line for the data: ", score) #################################### input_data = [ [180], [185] ] result = regr.predict(input_data) print(result) | cs |
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