সুচিপত্র:
ভিডিও: লিনিয়ার রিগ্রেশন পাইথন কি?
2024 লেখক: Stanley Ellington | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-16 00:14
লিনিয়ার রিগ্রেশন ( পাইথন বাস্তবায়ন) লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রদত্ত স্বাধীন ভেরিয়েবলের একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের মডেলিংয়ের জন্য একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। দ্রষ্টব্য: এই নিবন্ধে, আমরা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলিকে প্রতিক্রিয়া হিসাবে এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলিকে সরলতার জন্য বৈশিষ্ট্য হিসাবে উল্লেখ করি।
সহজভাবে, আপনি কিভাবে পাইথনে একটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করবেন?
এই পদক্ষেপগুলি বেশিরভাগ রিগ্রেশন পন্থা এবং বাস্তবায়নের জন্য কমবেশি সাধারণ।
- ধাপ 1: প্যাকেজ এবং ক্লাস আমদানি করুন।
- ধাপ 2: ডেটা প্রদান করুন।
- ধাপ 3: একটি মডেল তৈরি করুন এবং এটি ফিট করুন।
- ধাপ 4: ফলাফল পান।
- পদক্ষেপ 5: প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস।
এছাড়াও জানুন, লিনিয়ার রিগ্রেশনে স্কোর কি? সহজ ভাষায় লিনিয়ার রিগ্রেশন , আমরা পূর্বাভাস দিই স্কোর থেকে একটি পরিবর্তনশীল স্কোর একটি দ্বিতীয় পরিবর্তনশীল উপর. আপনি যদি X থেকে Y এর পূর্বাভাস দিতে যাচ্ছিলেন, X- এর মান যত বেশি হবে, আপনার Y- এর ভবিষ্যদ্বাণী তত বেশি হবে।
একইভাবে, লোকেরা জিজ্ঞাসা করে, লিনিয়ার রিগ্রেশন কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়?
লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি সাধারণ পরিসংখ্যানগত তথ্য বিশ্লেষণ কৌশল। এটাই অভ্যস্ত কতটুকু আছে তা নির্ধারণ করুন a রৈখিক একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং এক বা একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক।
কিভাবে Sklearn লিনিয়ার রিগ্রেশন কাজ করে?
পাইথন | লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার sklearn . লিনিয়ার রিগ্রেশন তত্ত্বাবধানে শিক্ষার উপর ভিত্তি করে একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম। এটি একটি সঞ্চালন করে রিগ্রেশন টাস্ক রিগ্রেশন স্বাধীন ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে একটি লক্ষ্য পূর্বাভাস মান মডেল করে।
প্রস্তাবিত:
ডেটার লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?
রৈখিক রিগ্রেশন পর্যবেক্ষিত ডেটাতে একটি রৈখিক সমীকরণ ফিট করে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করার চেষ্টা করে। একটি রৈখিক রিগ্রেশন লাইনে Y = a + bX ফর্মের একটি সমীকরণ রয়েছে, যেখানে X হল ব্যাখ্যামূলক চলক এবং Y হল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল
R-এ একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন কী?
একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন হল সাধারণ রৈখিক রিগ্রেশনের একটি এক্সটেনশন যা একাধিক স্বতন্ত্র ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল (x) এর ভিত্তিতে একটি ফলাফল পরিবর্তনশীল (y) ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়। তারা ভবিষ্যদ্বাণীকারী পরিবর্তনশীল এবং ফলাফলের মধ্যে সংযোগ পরিমাপ করে
লিনিয়ার রিগ্রেশন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কি অনুমান করে?
অনুমানকারীদের সম্পর্কে অনুমান: স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি ত্রুটি ছাড়াই পরিমাপ করা হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের থেকে রৈখিকভাবে স্বাধীন, অর্থাৎ ডেটাতে কোনও বহুসংখ্যা নেই
কিভাবে একটি লিনিয়ার ভারবহন কাজ করে?
কিভাবে লিনিয়ার বিয়ারিং কাজ করে? একটি রৈখিক ভারবহন একটি ক্যারেজ এবং রোলিং উপাদান অন্তর্ভুক্ত। রৈখিক ভারবহন অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে একটি বর্গাকার বা গোলাকার রেলের উপর মাউন্ট করা হয়। বিয়ারিংয়ের ঘূর্ণায়মান উপাদান, তা বল হোক বা রোলার স্লাইড, সহজে লোড সরাতে সাহায্য করে
আপনি কিভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করবেন?
একটি সম্পর্ক বোঝার জন্য যেখানে দুটির বেশি ভেরিয়েবল উপস্থিত থাকে, একটি মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয়। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করার উদাহরণ yi = নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল: XOM-এর মূল্য। xi1 = সুদের হার। xi2 = তেলের দাম। xi3 = S&P 500 সূচকের মান। xi4 = তেলের ফিউচারের দাম। শূন্য সময়ে B0 = y-ইন্টারসেপ্ট