회귀 분석(Regression analysis) - 선형회귀의 예제 #2

 

https://jpointofviewntoe.tistory.com/140

회귀 분석(Regression analysis) - 선형회귀의 예제#1

 

이전 소스까지 가져왔습니다. 혹시나 이 편부터 보실 분도 있기에,,

 

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

fish_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0,
       21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7,
       23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5,
       27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0,
       39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, 40.0, 42.0, 43.0, 43.0, 43.5,
       44.0])
fish_weight = np.array([5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 110.0,
       115.0, 125.0, 130.0, 120.0, 120.0, 130.0, 135.0, 110.0, 130.0,
       150.0, 145.0, 150.0, 170.0, 225.0, 145.0, 188.0, 180.0, 197.0,
       218.0, 300.0, 260.0, 265.0, 250.0, 250.0, 300.0, 320.0, 514.0,
       556.0, 840.0, 685.0, 700.0, 700.0, 690.0, 900.0, 650.0, 820.0,
       850.0, 900.0, 1015.0, 820.0, 1100.0, 1000.0, 1100.0, 1000.0,
       1000.0])

train_input, test_input, train_target, test_target = train_test_split(fish_length, fish_weight, random_state=42)

#사이킷런의 특성 데이터는 2차원 배열로 변환해야 한다.
train_input = train_input.reshape(-1,1)
test_input = test_input.reshape(-1,1)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lr = LinearRegression()

lr.fit(train_input, train_target)

print(lr.coef_, lr.intercept_)

 

위 포스팅에 이어 선형회귀 예제를 계속 보겠습니다.

 

 

 

2.  선형회귀가 학습한 직선 그려보기

하나의 직선을 그리려면 기울기와 절편이 있어야합니다.

 

1차 방정식은 y = a * x + b 입니다.

 

LinearRegression 클래스가 찾은 a와 b를 봅시다.

 

print(lr.coef_, lr.intercept_)

 

<출력 결과>

 

• coef_ 는 기울기이며 계수나 가중치라고도 부릅니다.
• intercept_ 는 추정되는 상수항 또는 절편이라고 부릅니다.

 

구한 기울기와 절편을 식에 대입하여 최적의 직선을 그려줍니다.

#훈련세트의 산점도
plt.scatter(train_input, train_target)

#15에서 50까지의 1차 방정식 그래프
plt.plot([15,50], [15*lr.coef_+lr.intercept_, 50*lr.coef_+lr.intercept_])

plt.scatter(50, 1241.8, marker='^')
plt.show()

 

<출력결과>

 

 

문과생의 인공지능 공부하기,,

고등학교때 이과를 갈걸 그랬습니다. 공대를 가서도 이산수학할 때 행렬하면서

이게 뭐야 ! 했었는데 말이에요 ㅜㅜ omgㅜㅜ

 

 

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