【기계 학습 초보자】방의 넓이로부터 집세를 예측
1482 단어 기계 학습
소개
기계 학습 지식을 사용하여 재무 시뮬레이션을 간결하게 수행하고 싶고 파이썬으로 구현해 보았습니다.
대상자
개발했을 때의 환경
version
Python 3.8.5
Homebrew 3.0.2
jupyter notebook
단일 회귀 분석 구현
방의 넓이 x 집세가 y만엔
먼저 가져올 CSV 데이터를 가져옵니다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv')
그래프 그리기 도구 Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
x 및 y 산점도 플롯
plt.scatter(x, y)
plt.show()
#予測値
xx = x*x
xy = x*y
a = xy.sum()/xx.sum()
plt.scatter(x,y, label='y')
#学習フェーズ
plt.plot(x, a*x, label='y_hat', color ='red')
plt.legend()
plt.show
#予測値
x_new = 1000 #○○平米の部屋
mean = df.mean()
mean['x']
xc = x_new - mean['x']
xc
yc = a*xc
y_hat = a*xc + mean['y']
def predict(x):
a = 30069.022519284063
xm = 37.622219999999999
ym = 121065.0
xc = x - xm
y_hat = a*xc + ym
return y_hat
Reference
이 문제에 관하여(【기계 학습 초보자】방의 넓이로부터 집세를 예측), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/yossy1993masa/items/9a7d5b7fe2393011cea7
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import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y)
plt.show()
#予測値
xx = x*x
xy = x*y
a = xy.sum()/xx.sum()
plt.scatter(x,y, label='y')
#学習フェーズ
plt.plot(x, a*x, label='y_hat', color ='red')
plt.legend()
plt.show
#予測値
x_new = 1000 #○○平米の部屋
mean = df.mean()
mean['x']
xc = x_new - mean['x']
xc
yc = a*xc
y_hat = a*xc + mean['y']
def predict(x):
a = 30069.022519284063
xm = 37.622219999999999
ym = 121065.0
xc = x - xm
y_hat = a*xc + ym
return y_hat
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이 문제에 관하여(【기계 학습 초보자】방의 넓이로부터 집세를 예측), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/yossy1993masa/items/9a7d5b7fe2393011cea7텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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