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[python] NumPy를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하는 방법은 무엇인가요?

선형 회귀 분석은 주어진 데이터 포인트들 사이의 선형 관계를 모델링하는 기법입니다. NumPy는 파이썬에서 수학적 연산을 수행하는데 사용되는 강력한 라이브러리입니다. NumPy를 사용하여 선형 회귀 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

데이터 준비

먼저, 선형 회귀 분석에 사용할 데이터를 준비해야 합니다. 일반적으로 입력 변수와 출력 변수 사이의 관계를 모델링하기 위해 이러한 데이터를 사용합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터로 시작해보겠습니다:

import numpy as np

# 입력 변수
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 출력 변수
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

모델 학습

다음으로는 NumPy의 선형 회귀 함수인 polyfit()을 사용하여 데이터로부터 모델을 학습합니다. polyfit() 함수는 주어진 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 회귀 모델의 계수를 추정합니다. 이를 통해 우리는 주어진 입력 변수에 대한 출력 변수의 예측을 할 수 있습니다.

# 선형 회귀 모델 학습
coefficients = np.polyfit(X, y, 1)

모델 예측

학습된 회귀 모델을 사용하여 입력 변수에 대한 출력 변수의 예측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 변수가 6일 때 출력 변수의 예측을 구해보겠습니다:

# 입력 변수에 대한 출력 변수 예측
x_pred = 6
y_pred = np.polyval(coefficients, x_pred)
print("예측 결과:", y_pred)

결과 출력

마지막으로, 예측 결과를 출력하여 모델의 성능을 평가하거나 다른 분석에 활용할 수 있습니다.

# 결과 출력
print("모델 계수:", coefficients)
print("예측 결과:", y_pred)

이 방법을 사용하여 NumPy로 선형 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. NumPy의 다양한 함수를 활용하여 데이터 분석 및 모델링을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.

참고 자료

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