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MachineLearning

단순 선형회귀 분석

by forkballpitch 2022. 8. 31.
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from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression

linear_model_result = []
kf = KFold(n_splits = 5)

for idx, (trn_idx, val_idx) in enumerate(kf.split(train_x)):
    train_x = np.array(train_x)
    trn_x = train_x[trn_idx]
    val_x = train_x[val_idx]
    trn_y = train_y[trn_idx]
    val_y = train_y[val_idx]
    linear_model = LinearRegression()
    linear_model.fit(trn_x, trn_y)
    linear_model_result.append(linear_model.predict(linear_test))
    print(idx)

linear_prediction = np.mean(linear_model_result, axis = 0)
linear_prediction
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