データサイエンス-回帰表-係数
回帰表の「係数部分」
- Coefは係数の略です。これは、線形回帰関数の出力です。
線形回帰関数は、数学的に次のように書き直すことができます。
Calorie_Burnage = 0.3296 * Average_Pulse + 346.8662
これらの数字は次のことを意味します。
- Average_Pulseが1増加すると、Calorie_Burnageは0.3296（または0.3丸め）増加します。
- Average_Pulse = 0の場合、Calorie_Burnageは346.8662（または346.9の丸め）に等しくなります。
- 切片は、モデルの予測精度を調整するために使用されることを忘れないでください。
これは良いモデルだと思いますか？
Pythonで線形回帰関数を定義する
予測を実行するためにPythonで線形回帰関数を定義します。
Average_Pulseが120、130、150、180の場合、Calorie_Burnageとは何ですか？
例
def Predict_Calorie_Burnage(Average_Pulse):
return(0.3296*Average_Pulse +
346.8662)
print(Predict_Calorie_Burnage(120))
print(Predict_Calorie_Burnage(130))
print(Predict_Calorie_Burnage(150))
print(Predict_Calorie_Burnage(180))