آموزش رایگان پایتون از صفر W3schoolsfa
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
مشاوره رایگان و تبلیغات :
@W3schoolfaadmin
مشاوره رایگان و تبلیغات :
@W3schoolfaadmin
TGlist reytingi
0
0
TuriOmmaviy
Tekshirish
TekshirilmaganIshonchnoma
ShubhaliJoylashuv
TilBoshqa
Kanal yaratilgan sanaMay 31, 2022
TGlist-ga qo'shildi
Feb 07, 2025Muxrlangan guruh
Rekordlar
27.04.202523:59
7.3KObunachilar31.03.202523:59
600Iqtiboslar indeksi23.02.202523:59
794Bitta post qamrovi23.02.202509:57
778Reklama posti qamrovi04.04.202521:12
20.22%ER21.02.202514:29
12.01%ERR
16.04.202513:43
پیاده سازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون در ۴۰ثانیه
🌱مرحله اول: ایمپورت کتابخونه‌ها
اول از همه، ایمپورت کلاس LinearRegression از کتابخانه sklearn برای ساخت مدل و numpy برای ساخت داده‌هامون.
🌱مرحله دوم: آماده‌سازی داده‌ها
داده های آموزشی را به کمک Numpy ایجاد می کنیم .
🌱مرحله سوم: ساخت مدل
برای ساخت مدل رگرسیون خطی کافی است یک نمونه از کلاس LinearRegression که در مرحله اول ایمپورت کردیم ایجاد کنیم.
🌱مرحله چهارم: آموزش مدل
مدل رو با داده‌های ساخته شده در مرحله دو با استفاده از متد ()fit آموزش می‌دیم.
🌱مرحله پنجم :پیش‌بینی
پس از آموزش با متد predict می توانیم یک مقدار جدید را پیش بینی کنیم.
🌱مرحله ششم : رسم نمودار
با استفاده از کتابخانه matplotlib نمودار scatter برای نمایش خط رگرسیون به صورت نمایش داده رسم می کنیم.
🌱مرحله اول: ایمپورت کتابخونه‌ها
اول از همه، ایمپورت کلاس LinearRegression از کتابخانه sklearn برای ساخت مدل و numpy برای ساخت داده‌هامون.
🌱مرحله دوم: آماده‌سازی داده‌ها
داده های آموزشی را به کمک Numpy ایجاد می کنیم .
🌱مرحله سوم: ساخت مدل
برای ساخت مدل رگرسیون خطی کافی است یک نمونه از کلاس LinearRegression که در مرحله اول ایمپورت کردیم ایجاد کنیم.
🌱مرحله چهارم: آموزش مدل
مدل رو با داده‌های ساخته شده در مرحله دو با استفاده از متد ()fit آموزش می‌دیم.
🌱مرحله پنجم :پیش‌بینی
پس از آموزش با متد predict می توانیم یک مقدار جدید را پیش بینی کنیم.
🌱مرحله ششم : رسم نمودار
با استفاده از کتابخانه matplotlib نمودار scatter برای نمایش خط رگرسیون به صورت نمایش داده رسم می کنیم.
Kanaldagi o'zgarishlar tarixi
Ko'proq funksiyalarni ochish uchun tizimga kiring.
