6. Коэффициенты модели

Шестым инструментом, который мы рассмотрим, - это коэффициенты модели (Model Coefficients). В линейной регрессии коэффициенты модели представляют собой параметры, которые определяют веса, с которыми каждая независимая переменная влияет на зависимую переменную.

Диапазон значений коэффициентов модели может быть любым, поскольку они отражают величину изменения зависимой переменной при изменении на единицу соответствующей независимой переменной. Эти значения могут быть положительными или отрицательными в зависимости от направления влияния независимой переменной на зависимую.

Пример вызова и получения коэффициентов модели на Python может выглядеть так:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [3, -0.5, 2, 7]
# Преобразуем X в двумерный массив
X = np.array(X).reshape(-1,1)   # [[3], [-0.5], [2], [7]]

y = [2.5, 0.0, 2, 8]

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

coefficients = model.coef_

print("Model Coefficients:", coefficients)

# Model Coefficients: [1.08137045]

Этот код выведет значения коэффициентов модели, соответствующих каждой независимой переменной.

В случае линейной регрессии с одной независимой переменной, вы можете преобразовать одномерный массив X в двумерный массив, добавив дополнительное измерение. Это можно сделать с помощью метода reshape(-1, 1).

Здесь X был преобразован в двумерный массив путем добавления измерения с помощью метода reshape(-1, 1), чтобы учесть одну независимую переменную. Теперь код должен успешно выполниться без ошибок.