[Machine Learning] LinearRegression 수치 예측

수치 예측은 리니어 리그레이션으로 모델링

알아서 피처스케일링 해주는 착한 녀석..

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 변수에 저장해서 사용
regressor = LinearRegression()

# 학습용과 테스트용으로 나눴던 데이터중 학습용 데이터를 입력해 학습
regressor.fit(X_train, y_train)

 

regressor.coef_ : 계수 반환

regressor.intercept_ : 상수 반환

>>> regressor.coef_  # 계수
array([ 8.29736108e+00,  1.35646415e+03, -1.36476151e+03,  8.24637324e-01,
       -1.12195852e-02,  2.80920611e-02])
       
>>> regressor.intercept_  # 상수
46989.22920268966

# # y = 9504.98248109x + 25375.305271282858

 

인공지능을 테스트 (테스트용 데이터인 X_test로 테스트)

regressor.predict() : 예측한 값을 반환

# 예측한 값을 변수에 저장해서 사용

>>> y_pred = regressor.predict(X_test)
>>> y_pred
array([ 71949.71942864,  55791.24921078,  53890.25271456, 115672.63884167,
        44385.27023347,  63395.23519566])