[머신러닝] Multiple Linear Regression 3
Multiple Linear Regression(3)-Sklearn
앞에서 Preprocessing DataSet을 가지고 Sklearn를 가지고 Multiple Linear Regression 모델을 만들어 본다.
Training_data 정의
앞에서 preprocessing DataSet을
x_data,t_data(Label)로 나눠준다.
x_data = training_data.drop(['Ozone'], axis=1).values
t_data = training_data['Ozone'].values.reshape(-1,1) # 2차원으로 만들어준다.
Model 생성
sklearn에서linearmodel의LinearRegression모델을 생성한다.
model = linear_model.LinearRegression()
학습 진행
model.fit을 이용해 간단히 학습을 진행한다.
model.fit(x_data, t_data)
Weight, Bias 확인하기
W = model.coef_
b = model.intercept_
print('W : {}, b : {}'.format(W,b))
## W : [[ 0.24999232 -0.33513494 0.71641872]], b : [0.01870675]
예측하기
data를 입력해 오존량을 추측해본다.
predict_data_x = np.array([[150, 8, 65]])
predict_data_x = scaler_x.transform(predict_data_x)
predict_val = model.predict(predict_data_x)
result = scaler_t.inverse_transform(predict_val)
print(result)
## [[10.56936901]]