[PYTHON] Données d'entraînement et données de test (Que sont X_train et y_train?) ②

Dans la continuité du ① précédent, nous allons diviser un peu plus pratiquement les données d'entraînement et les données de test.

Préparez d'abord les données.

Maintenant, il y a deux variables x. image.png Ainsi, en machine learning, lorsqu'il y a deux variables ou plus x Nous les combinerons en un seul et les traiterons comme des majuscules $ \ mathbf {X} $.

Ensuite, divisez-le en données d'entraînement et en données de test.

Données d'entraînement image.png données de test image.png Ensuite, nous créerons une formule modèle à partir des données d'entraînement. Si cela est calculé par la méthode des moindres carrés, il peut être obtenu comme suit.

y=0.9+2x_1+2.0\times10^{-16}x_2

Et nous appliquerons cela aux données de test.

y_{pred}=0.9+2x_{1_{test}}+2.0\times10^{-16}x_{2_{test}}=9,11

D'après ce qui précède, pour y_test des données de réponse correctes J'ai trouvé que le y_pred auquel je m'attendais était à peu près correct.

S'il y a deux ou plus $ x $ pour $ y $ En gros, pensez aux données d'entraînement et aux données de test comme ci-dessus.

Dans le machine learning réel, pour des données comme celle-ci y est le loyer, x1 et x2 sont les éléments constitutifs (marche en gare, âge, etc.) Nous analysons les données.

Aussi, l'article précédent ① et cet article ② Les deux utilisent une méthode appelée régression linéaire. J'espère publier à nouveau dans un proche avenir.

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