Dữ liệu thích hợp và hồi quy là những kỹ thuật thiết yếu trong phân tích dữ liệu, cho phép mô hình các mối quan hệ giữa các biến. Dùng thư viện như Numxy và SciPy, người dùng có thể thực hiện các công việc này một cách hiệu quả trên các bộ dữ liệu thực tế. Bài này đưa ra những ví dụ thực tế cho thấy cách áp dụng các công cụ này trong nhiều kịch bản khác nhau.

Sự xâm lược tuyến tính của NumPy và SciPy

Trong một ví dụ điển hình, một tập hợp dữ liệu về giá nhà và tính năng có thể được phân tích để dự đoán giá cả dựa trên kích thước, vị trí và các yếu tố khác.

Dùng các mảng dữ liệu được tạo ra cho các tính năng và biến mục tiêu. Các hàm tối ưu của SciPy, như [FLT: 0], giúp phù hợp với mô hình tuyến tính với dữ liệu, giảm thiểu lỗi giữa các giá trị đã dự đoán và thực tế.

Sự xâm lược đa thức cho việc phân tích Trend

Sự hồi quy đa thức mở rộng các mô hình tuyến tính để thu hút các mối quan hệ phi tuyến tính.

Hàm gPy khớp với đa thức của các điểm dữ liệu. Kết quả là đa thức có thể được sử dụng để dự đoán giá trị tương lai hoặc hiểu xu hướng bên trong bộ dữ liệu.

Đường cong phù hợp với khoa học

Thí dụ, việc thích ứng với đường cong phân rã với mẫu phóng xạ giúp xác định ranh giới và hằng số phân rã.

Hàm SciPy cho phép mô hình phức tạp phù hợp với dữ liệu. Người dùng định nghĩa một chức năng mô hình, và các tham số của thư viện ước tính phù hợp tốt nhất với dữ liệu thí nghiệm.

Tóm tắt các ứng dụng

  • Dự đoán giá cả gia tăng
  • Phân tích xu hướng tăng trưởng
  • Mô hình phân rã hoạt động radio
  • Phân tích dữ liệu tài chính
  • Giải thích dữ liệu sinh học