Share linear regression python

[bathuc291]

** Hồi quy tuyến tính trong Python **

## Hồi quy tuyến tính là gì?

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị của biến liên tục dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác (x).Phương trình hồi quy tuyến tính là:

`` `
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn
`` `

Ở đâu:

* y là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc
* B0 là đánh chặn
* B1, B2, ..., BN là hệ số của các biến độc lập
* x1, x2, ..., xn là giá trị của các biến độc lập

## Cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python

Để thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`.Các bước sau đây cho thấy cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`:

1. Nhập mô -đun `sklearn.linear_model`.
2. Tạo một đối tượng mô hình hồi quy tuyến tính.
3. Phù hợp với mô hình vào dữ liệu đào tạo.
4. Đưa ra dự đoán về dữ liệu thử nghiệm.
5. Đánh giá hiệu suất mô hình.

Dưới đây là một ví dụ về cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Python bằng cách sử dụng mô -đun `sklearn.linear_model`:

`` `Python
Nhập sklearn.linear_model

# Tạo một đối tượng mô hình hồi quy tuyến tính.
model = sklearn.linear_model.linearregression ()

# Phù hợp với mô hình vào dữ liệu đào tạo.
model.fit (x_train, y_train)

# Đưa ra dự đoán về dữ liệu kiểm tra.
y_pred = model.predict (x_test)

# Đánh giá hiệu suất mô hình.
in ("Lỗi bình phương trung bình:", sklearn.metrics.mean_squared_error (y_test, y_pred)))
`` `

## Tài nguyên

* [Tài liệu hồi quy tuyến tính Scikit-Learn] (1.1. Linear Models)
* [Hướng dẫn hồi quy tuyến tính] (https://www.datacamp.com/community/tutorials/linear-regression-python)
* [Hồi quy tuyến tính trong bảng cheat Python] (geeksforgeek.org - geeksforgeek Resources and Information.)

## hashtags

* #Phản hồi tuyến tính
* #Python
* #Học máy
* #số liệu thống kê
* #khoa học dữ liệu
=======================================
**Linear Regression in Python**

## What is Linear Regression?

Linear regression is a statistical method that is used to predict the value of a continuous variable based on the values of one or more other variables (x). The linear regression equation is:

```
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn
```

where:

* y is the predicted value of the dependent variable
* b0 is the intercept
* b1, b2, ..., bn are the coefficients of the independent variables
* x1, x2, ..., xn are the values of the independent variables

## How to Perform Linear Regression in Python

To perform linear regression in Python, you can use the `sklearn.linear_model` module. The following steps show how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module:

1. Import the `sklearn.linear_model` module.
2. Create a linear regression model object.
3. Fit the model to the training data.
4. Make predictions on the test data.
5. Evaluate the model performance.

Here is an example of how to perform linear regression in Python using the `sklearn.linear_model` module:

```python
import sklearn.linear_model

# Create a linear regression model object.
model = sklearn.linear_model.LinearRegression()

# Fit the model to the training data.
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data.
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model performance.
print("Mean squared error:", sklearn.metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
```

## Resources

* [Scikit-Learn Linear Regression Documentation](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#linear-regression)
* [Linear Regression Tutorial](https://www.datacamp.com/community/tutorials/linear-regression-python)
* [Linear Regression in Python Cheat Sheet](https://www.geeksforgeeks.org/linear-regression-in-python-cheat-sheet/)

## Hashtags

* #linear-regression
* #Python
* #Machine-learning
* #statistics
* #data-science