정성훈
    code_14_7.py (교재)
  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

  등록일 : 2022-12-06 [00:37] 조회 : 219 다운 : 0   
 
△ 이전글code_14_8.py (교재)
▽ 다음글(13장) 시각 정보를 다루어보자
Python for AI 실습게시판
번호 ⓒ 제 목 조회 등록일
lAnaconda3 설치
lColabTurtlePlus
l실습 목록
lColab 실습
l실습 시 학생들이 자주하는 실수 예들
360    └❷ lcode_14_22_1.py (교재) 236 12-06
359 └❶ lcode_14_20.py (교재) 208 12-06
358 └❶ lcode_14_19.py (교재) 167 12-06
357 └❶ lcode_14_18.py (교재) 185 12-06
356 └❶ lcode_14_17.py (교재) 190 12-06
355 └❶ lcode_14_16.py (교재) 178 12-06
354 └❶ lcode_14_13.py (교재) 177 12-06
353 └❶ llab_14_2.py (교재) 220 12-06
352 └❶ lcode_14_12.py (교재) 209 12-06
351 └❶ lcode_14_10_2.py (교재) 174 12-06
350 └❶ lcode_14_10_1.py (교재) 185 12-06
349 └❶ lcode_14_9.py (교재) 192 12-06
348 └❶ llab_14_1.py (교재) 189 12-06
347 └❶ lcode_14_8.py (교재) 204 12-06
346 └❶ lcode_14_7.py (교재) 219 12-06
345 (13장) 시각 정보를 다루어보자 360 02-19
344 └❶ lch13.ipynb (예제 전체) 438 03-01
343 (12장) 판다스로 데이터를 분석해보자 557 02-19
342 └❶ lch12.ipynb (예제 전체) 504 03-01
341 └❶ lcode_12_23.py (교재) 389 02-21

[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10]-[Next][19]