کدگیت
1
0 محصول 0 تومان
ورود / ثبت نام
منو
کدگیت
0 محصول 0 تومان
  • صفحه اصلی
  • فروشگاه
    • سبد خرید
    • حساب کاربری
    • پرداخت
  • بلاگ
    • پایتون
    • جاوا
    • HTML
    • CSS
    • bootstrap
    • یادگیری ماشین
    • پردازش تصویر
  • طراحی سایت
  • پردازش تصویر
جستجو
خانه پروژه پایتون سورس رگرسیون خطی در پایتون
سورس الگوریتم هافمن در سی پلاس پلاس
سورس الگوریتم هافمن در سی پلاس پلاس 80,000 تومان
بازگشت به محصولات
سورس الگوریتم هافمن در پایتون
سورس الگوریتم هافمن در پایتون 90,000 تومان
سورس رگرسیون خطی در پایتون
بزرگنمایی تصویر

سورس رگرسیون خطی در پایتون

90,000 تومان

مقایسه
افزودن به علاقه مندی
دسته ها: پایتون, پروژه پایتون, سورس پایتون, سورس کد برچسب ها: codegate, linear regression, python, python project, پایتون, پروژه پایتون, رگرسیون خطی, کدگیت
اشتراک گذاری:
  • توضیحات
  • توضیحات تکمیلی
  • نظرات (0)
توضیحات

در این قسمت تیم کدگیت سورس رگرسیون خطی در پایتون را برای شما تهیه کرده است. رگرسیون خطی روشی است که از اطلاعات بین دو متغیر X و Y تشکیل گردیده و سعی می‌کند رابطه بین این دو را پیدا کند. با این کار می‌توان به پیش‌بینی دیتاها در آینده پرداخت. در ادامه پیشنهاد می‌کنیم از دیگر سورس‌ها و آموزش‌های ما دیدن کنید:

  • PDF آموزش کتابخانه Numpy در پایتون
  • تشخیص ماسک در پایتون
  • تشخیص سن در پایتون
  • پروژه تشخیص رنگ در پایتون

سورس رگرسیون خطی در پایتون

یکی از مسائلی که بسیاری از جوامع با آن روبرو است پیش‌بینی کردن برخی رویدادها می‌باشد. به عنوان مثال می‌خواهید بدانید قیمت منزل در ماه آینده و یا سال آینده با توجه به روند کنونی چگونه خواهد شد. یا شاید می‌خواهید از بازارهای خاصی اطلاعاتی کسب و سرمایه‌گذاری کنید. این گونه مسائل را می‌توان به کمک رگرسیون خطی پیاده سازی و اجرا کرد. در سورسی که برای شما تهیه کرده‌ایم این الگوریتم بدون کمک از کتابخانه های موجود پیاده سازی گردیده است. تنها کتابخانه‌های استفاده گردیده در این سورس Numpy و matplotlib بوده است.

روش کار سورس رگرسیون خطی در پایتون

همانطور که گفتیم رابطه بین متغیر X و Yبا کمک روش رگرسیون خطی محاسبه می‌شود. فرمولی که برای این الگوریتم به کار می‌رود به صورت زیر است:

Y = α + β X

آلفا و بتا مجهولات مسئله هستند و ما سعی در یافتن این مجهولات داریم. در سورسی که تهیه کردیم X و Y با توجه به فرمول زیر تهیه شده است:

 y = 6 + 9 * x

دلیل استفاده از این فرمول بررسی میزان دقت الگوریتم بوده و شما می‌توانید دیتاهای X و Y دلخواه خود را در آن قرار داده و برنامه را اجرا کنید.

پس از اجرای الگوریتم میزان دقت و خطا برنامه با توجه به دو روش Mean Squared Error و R Score محاسبه و در خروجی چاپ خواهد شد.

نحوه اجرای سورس کد

بعد از تهیه سورس کد از سایت کدگیت، یک فایل پایتون با فرمت .py در اختیار شما قرار می‌گیرد. نام این فایل LinearRegresssion.py می‌باشد. این فایل اصلی برنامه بوده و با اجرای آن می‌توانید الگوریتم رگرسیون خطی را اجرا نمایید. پس از اجرای برنامه خروجی به دو صورت نموداری و چاپی می باشد. خروجی نموداری به صورت زیر خواهد بود:

سورس رگرسیون خطی در پایتون

سورس رگرسیون خطی در پایتون

نمودار خطا

خروجی چاپی یا همان خروجی کنسول به صورت زیر می‌باشد:

The coefficient is [8.78114656]

The intercept is [6.63683501]

Root mean squared error of the model is 2.7976503234309313.

R-squared score is 0.9883428161157874.

همانطور که در خروجی می‌بینید آلفا و بتا در فرمول ما 6 و 9 بوده و الگوریتم رگرسیون خطی 6.6 و 8.7 محاسبه نموده است. پیش‌بینی نزدیکی بوده اما هنوز می‌توان خطا را کاهش داد با افزایش iteration و یا تغییر در learning rate.

توضیحات تکمیلی
programming-languages

پایتون

فرمت-فایل

.py

نمودار

دارد

frame-گرافیکی

ندارد

قابلیت-اجرا

در سیستم هایی که پایتون بر روی آن نصب باشد

تست-شده

توسط کارشناسان تیم کدگیت

نظرات (0)

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “سورس رگرسیون خطی در پایتون” لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

سورس هیپ مینیمم در سی پلاس پلاس
مقایسه

سورس هیپ مینیمم در سی پلاس پلاس

80,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت سورس هیپ مینیمم در سی پلاس پلاس آماده کرده است. با استفاده از زبان سی
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
دانلود سورس پیمایش PostOrder در سی پلاس پلاس
مقایسه

دانلود سورس پیمایش PostOrder در سی پلاس پلاس

80,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت سورس پیمایش PostOrder در سی پلاس پلاس آماده کرده است. با استفاده از زبان سی پلاس
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
تشخیص ماسک در پایتون
مقایسه

تشخیص ماسک در پایتون

95,000 تومان
امتیاز 4.00 از 5
در زمان پانادمی کووید 19، همه ما مجبور به استفاده از ماسک برای جلوگیری از این ویروس خطرناک شدیم. در
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
سورس معماری Lenet در پایتون
مقایسه

سورس معماری Lenet در پایتون

85,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت را با سورس معماری Lenet در پایتون همراهی کنید. در این پروژه با رعایت اصول
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
سورس ساخت پسورد با پایتون
مقایسه

سورس ساخت پسورد با پایتون

85,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت را با سورس ساخت پسورد با پایتون همراهی کنید. در این پروژه با رعایت اصول
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
مقایسه

سورس لیست پیوندی حلقوی در سی پلاس پلاس

80,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت سورس لیست پیوندی حلقوی در سی پلاس پلاس آماده کرده است. با استفاده از زبان
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
مقایسه

پروژه تشخیص لب در پایتون

90,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت را با پروژه تشخیص لب در پایتون همراهی کنید. در این پروژه با توجه به
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
سورس الگوریتم KMP در سی پلاس پلاس
مقایسه

دانلود سورس الگوریتم KMP در سی پلاس پلاس

80,000 تومان
در این قسمت تیم کدگیت سورس الگوریتم KMP در سی پلاس پلاس آماده کرده است. با استفاده از زبان سی
افزودن به علاقه مندی
افزودن به سبد خرید
مشاهده سریع
  • جاوا
  • پایتون
  • سی شارپ
  • سی پلاس پلاس
  • HTML
  • سورس جاوا
  • سورس پایتون
  • سورس سی پلاس پلاس
  • دوره پیش‌نیاز علم داده
  • دوره ماژول turtle
  • دوره مقدماتی پایتون
Twitter Paper-plane Instagram

استفاده از مطالب سایت کدگیت فقط برای مقاصد غیرتجاری و با ذکر منبع بلامانع است.
© کلیه حقوق این سایت متعلق به کدگیت می‌باشد.

  • صفحه اصلی
  • فروشگاه
    • سبد خرید
    • حساب کاربری
    • پرداخت
  • بلاگ
    • پایتون
    • جاوا
    • HTML
    • CSS
    • bootstrap
    • یادگیری ماشین
    • پردازش تصویر
  • طراحی سایت
  • پردازش تصویر
  • علاقه مندی
  • مقایسه
  • ورود / ثبت نام
ورود
بستن

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

هنوز حساب کاربری ندارید؟

ایجاد حساب کاربری
فروشگاه
علاقه مندی
0 محصول سبد خرید
حساب کاربری من