Ciencia de datos - Tabla de regresión
Tabla de regresión
El resultado de la regresión lineal se puede resumir en una tabla de regresión.
El contenido de la tabla incluye:
- Información sobre el modelo
- Coeficientes de la función de regresión lineal
- Estadísticas de regresión
- Estadísticas de los coeficientes de la función de regresión lineal
- Otra información que no cubriremos en este módulo
Tabla de regresión con Average_Pulse como variable explicativa
¡Ahora puede comenzar su viaje en el análisis de resultados avanzados!
Crear una tabla de regresión lineal en Python
Aquí se explica cómo crear una tabla de regresión lineal en Python:
Ejemplo
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
model = smf.ols('Calorie_Burnage ~ Average_Pulse', data =
full_health_data)
results = model.fit()
print(results.summary())
Ejemplo explicado:
- Importe la biblioteca statsmodels.formula.api como smf. Statsmodels es una biblioteca estadística en Python.
- Utilice el conjunto full_health_data.
- Cree un modelo basado en Mínimos cuadrados ordinarios con smf.ols(). Observe que la variable explicativa debe escribirse primero entre paréntesis. Utilice el conjunto de datos full_health_data.
- Al llamar a .fit(), obtiene los resultados variables. Esto contiene mucha información sobre el modelo de regresión.
- Llame a summary() para obtener la tabla con los resultados de la regresión lineal.