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[PHP] trader_linearreg - 선형 회귀
트레이더 선형 회귀 (Trader Linear Regression)
트레이더 선형 회귀 (Trader Linear Regression)는 PHP 의PEAR::Trader::LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축하는 방법에 대한 설명입니다. 선형 회귀 모델은 데이터의 선형 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계적 모델입니다.
선형 회귀 모델의 구성 요소
선형 회귀 모델은 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다.
* 인dependent 변수 (X): 독립 변수는 선형 회귀 모델의 입력 변수입니다. 예를 들어, 주식 가격에 영향을 미치는 변수는 주식 가격, 경제 지표, 시세 등이 될 수 있습니다.
* dependent 변수 (Y): 종속 변수는 선형 회귀 모델의 출력 변수입니다. 예를 들어, 주식 가격에 대한 예측 값이 종속 변수입니다.
* 회귀 계수 (β): 회귀 계수는 선형 회귀 모델의 가중치입니다. 회귀 계수는 독립 변수의 크기에 따라 종속 변수의 크기를 결정합니다.
* 절편 (α): 절편은 선형 회귀 모델의 상수 항입니다. 절편은 독립 변수가 0 일 때 종속 변수의 값입니다.
PHP 에서 선형 회귀 모델 구축하기
PHP 에서 선형 회귀 모델을 구축하기 위해 PEAR::Trader::LinearRegression 클래스를 사용할 수 있습니다. PEAR::Trader::LinearRegression 클래스는 선형 회귀 모델을 구축하고, 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 데 사용됩니다.
# 예제 1: 선형 회귀 모델 구축하기
#hostingforum.kr
php
require_once 'PEAR/Trader/LinearRegression.php';
// 데이터 준비
$data = array(
array('X' => 1, 'Y' => 2),
array('X' => 2, 'Y' => 4),
array('X' => 3, 'Y' => 6),
array('X' => 4, 'Y' => 8),
array('X' => 5, 'Y' => 10)
);
// 선형 회귀 모델 구축
$linearRegression = new PEAR_Trader_LinearRegression();
$linearRegression->setData($data);
$linearRegression->train();
// 모델 정보 출력
echo "회귀 계수 (β): " . $linearRegression->getBeta() . "
";
echo "절편 (α): " . $linearRegression->getAlpha() . "
";
# 예제 2: 데이터 예측하기
#hostingforum.kr
php
require_once 'PEAR/Trader/LinearRegression.php';
// 데이터 준비
$data = array(
array('X' => 1, 'Y' => 2),
array('X' => 2, 'Y' => 4),
array('X' => 3, 'Y' => 6),
array('X' => 4, 'Y' => 8),
array('X' => 5, 'Y' => 10)
);
// 선형 회귀 모델 구축
$linearRegression = new PEAR_Trader_LinearRegression();
$linearRegression->setData($data);
$linearRegression->train();
// 데이터 예측
$predictedData = array();
for ($i = 1; $i <= 10; $i++) {
$predictedData[] = array('X' => $i, 'Y' => $linearRegression->predict($i));
}
// 예측 데이터 출력
echo "예측 데이터:
";
print_r($predictedData);
결론
PHP 에서 선형 회귀 모델을 구축하고, 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 방법에 대한 설명을 제공했습니다. PEAR::Trader::LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축하고, 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 예제를 제공했습니다. 선형 회귀 모델은 데이터의 선형 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계적 모델이며, 데이터 분석 및 예측에 유용합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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