회귀모델 예시

pip install matplotlib scikit-learn

 

 

###소스

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

%matplotlib inline

# 1. 데이터 생성 (예: 공부 시간 vs 점수)
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(-1, 1)  # 독립변수 (공부 시간)
y = np.array([35, 40, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 85])       # 종속변수 (점수)

# 2. 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 3. 회귀계수 확인
print(f"기울기 (slope): {model.coef_[0]:.2f}")
print(f"절편 (intercept): {model.intercept_:.2f}")

# 4. 예측값 생성
y_pred = model.predict(X)

# 5. 시각화
plt.scatter(X, y, color='blue', label='실제 데이터')
plt.plot(X, y_pred, color='red', label='회귀선')
plt.xlabel("공부 시간")
plt.ylabel("점수")
plt.title("공부 시간에 따른 점수 예측 (선형 회귀)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()