HTML CSS JAVASCRIPT SQL PYTHON PHP HOW TO W3.CSS JAVA JQUERY C++ R React
ภาษาไทย Afrikaans العربية čeština Deutsch Español Français हिन्दी Bahasa Indonesia Italiano 日本語 한국어 မြန်မာဘာသာ Nederlands Polski Português Русский Türkçe Tiếng Việt

Hồi quy tuyến tính

❮ Trước Kế tiếp ❯

Hồi quy là một phương pháp để xác định mối quan hệ giữa một biến ( y ) và các biến khác ( x ).

Trong thống kê, hồi quy tuyến tính là một cách tiếp cận để mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa y và x.

Trong AI, Hồi quy tuyến tính là một thuật toán học máy được giám sát.

Lô phân tán

Đây là âm mưu phân tán (từ chương trước):

4060801001201401606810121416
House Prices vs. SizeSquare MetersPrice in Millions

Thí dụ

var xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
var yArray = [7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15];

// Define Data
var data = [{
  x:xArray,
  y:yArray,
  mode: "markers"
}];

// Define Layout
var layout = {
  xaxis: {range: [40, 160], title: "Square Meters"},
  yaxis: {range: [5, 16], title: "Price in Millions"},
  title: "House Prices vs. Size"
};

Plotly.newPlot("myPlot", data, layout);

Dự đoán giá trị

Từ dữ liệu phân tán ở trên, làm thế nào chúng ta có thể dự đoán giá trong tương lai?

  • Sử dụng đồ thị tuyến tính được vẽ tay
  • Mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính
  • Mô hình hồi quy tuyến tính

Đồ thị tuyến tính

Đây là biểu đồ tuyến tính dự đoán giá dựa trên giá thấp nhất và cao nhất:

4060801001201401606810121416
trace 0trace 1House Prices vs. SizeSquare MetersPrice in Millions

Thí dụ

var xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
var yArray = [7,8,8,9,9,9,9,10,11,14,14,15];

var data = [
  {x:xArray, y:yArray, mode:"markers"},
  {x:[50,150], y:[7,15], mode:"line"}
];

var layout = {
  xaxis: {range: [40, 160], title: "Square Meters"},
  yaxis: {range: [5, 16], title: "Price in Millions"},
  title: "House Prices vs. Size"
};

Plotly.newPlot("myPlot", data, layout);

Từ một chương trước

Một đồ thị tuyến tính có thể được viết dưới dạng y = ax + b

Ở đâu:

  • y là giá chúng tôi muốn dự đoán
  • a là hệ số góc của đường thẳng
  • x là các giá trị đầu vào
  • b là điểm chặn

Mối quan hệ tuyến tính

Mô hình này dự đoán giá bằng cách sử dụng mối quan hệ tuyến tính giữa giá và kích thước:

4060801001201401606810121416
trace 0trace 1House Prices vs. SizeSquare MetersPrice in Millions

Thí dụ

var xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
var yArray = [7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15];

// Calculate Slope
var xSum = xArray.reduce(function(a, b){return a + b;}, 0);
var ySum = yArray.reduce(function(a, b){return a + b;}, 0);
var slope = ySum / xSum;

// Generate values
var xValues = [];
var yValues = [];
for (var x = 50; x <= 150; x += 1) {
  xValues.push(x);
  yValues.push(x * slope);
}

Trong ví dụ trên, độ dốc là giá trị trung bình được tính toán và hệ số chặn = 0.

Sử dụng hàm hồi quy tuyến tính

Mô hình này dự đoán giá bằng cách sử dụng hàm hồi quy tuyến tính:

4060801001201401606810121416
trace 0trace 1House Prices vs. SizeSquare MetersPrice in Millions

Thí dụ

var xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
var yArray = [7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15];

// Calculate Sums
var xSum=0, ySum=0 , xxSum=0, xySum=0;
var count = xArray.length;
for (var i = 0, len = count; i < count; i++) {
  xSum += xArray[i];
  ySum += yArray[i];
  xxSum += xArray[i] * xArray[i];
  xySum += xArray[i] * yArray[i];
}

// Calculate slope and intercept
var slope = (count * xySum - xSum * ySum) / (count * xxSum - xSum * xSum);
var intercept = (ySum / count) - (slope * xSum) / count;

// Generate values
var xValues = [];
var yValues = [];
for (var x = 50; x <= 150; x += 1) {
  xValues.push(x);
  yValues.push(x * slope + intercept);
}

❮ Trước Kế tiếp ❯