Linear Regression(선형회귀) 가장 많이 사용하는 파이썬 알고리즘 part1.

Linear Regression입니다. 가장 기본적인 예제입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load data into a Pandas DataFrame
data = pd.read_csv("data.csv")

# Split the data into features (X) and target variable (y)
X = data[["PassengerId"]]
y = data["Survived"]

# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Train the linear regression model on the training data
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

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

# Evaluate the model's performance
r2 = reg.score(X_test, y_test)
print("R^2:", r2)

data.csv

0.00MB

data는 타이타닉 생존 데이터입니다.

 

한번 돌려보시면서, 모델 성능 평가를 수행해보세요.

scikit 관련 에러 뜨면, pip install scikit-learn 명령어 쳐서 설치해주세요