http://itsys.hansung.ac.kr/cgi-bin/onlineTest/viewpy4AI/onlinePy4AI.cgi?source=src/py/Ch14/code_14_8.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 | # # 따라하며 배우는 파이썬과 데이터과학(생능출판사 2020) # 14.8 선형회귀로 예측하기 : 키와 몸무게는 상관관계가 있을까, 375쪽 # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import linear_model # scikit-learn 모듈을 가져온다 regr = linear_model.LinearRegression() X = [[164], [179], [162], [170]] # 선형회귀의 입력은 2차원으로 만들어야 함 y = [53, 63, 55, 59] # y = f(X)의 결과값 regr.fit(X, y) # 학습 데이터와 y 값을 산포도로 그린다. plt.scatter(X, y, color='black') # 학습 데이터를 입력으로 하여 예측값을 계산한다. y_pred = regr.predict(X) # 학습 데이터와 예측값으로 선그래프로 그린다. # 계산된 기울기와 y 절편을 가지는 직선이 그려진다 plt.plot(X, y_pred, color='blue', linewidth=3) plt.show() | cs |
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