Per capire davvero la regressione lineare, è utile sapere come funziona l'algoritmo. Il codice di ols() è composto da centinaia di righe perché deve funzionare con qualsiasi formula e qualsiasi insieme di dati. Tuttavia, nel caso della regressione lineare semplice per un singolo insieme di dati, puoi implementare un algoritmo di regressione lineare in poche righe di codice.

Il flusso di lavoro è:

Per prima cosa, scrivi una funzione per calcolare la somma dei quadrati usando questa sintassi generale:

def function_name(args):
  # some calculations with the args
  return outcome

Poi, usa la funzione minimize di scipy per trovare i coefficienti che minimizzano questa funzione.

I valori esplicativi (la colonna n_convenience di taiwan_real_estate) sono disponibili come x_actual. I valori di risposta (la colonna price_twd_msq di taiwan_real_estate) sono disponibili come y_actual.

minimize() è già caricata.

Più di due variabili esplicative

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