라이브러리
[PHP] trader_linearreg_intercept - 선형 회귀 절편
선형 회귀와 Trader Linearreg Intercect
선형 회귀는 통계 및 머신 러닝에서 가장 기본적인 모델 중 하나입니다. 선형 회귀는 데이터의 패턴을 분석하여 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다. Trader Linearreg Intercept는 PHP의 statsmodels 라이브러리에 포함된 함수로, 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산하는 데 사용됩니다.
선형 회귀의 절편(Intercept)
선형 회귀의 절편(Intercept)은 독립 변수가 0일 때 종속 변수의 평균을 나타냅니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델이 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.
y = β0 + β1x
여기서 y는 종속 변수, x는 독립 변수, β0는 절편(Intercept), β1는 기울기입니다. 절편(Intercept)은 독립 변수 x가 0일 때 종속 변수 y의 평균을 나타냅니다.
Trader Linearreg Intercect 함수
Trader Linearreg Intercect 함수는 PHP의 statsmodels 라이브러리에 포함된 함수로, 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 형태로 사용됩니다.
#hostingforum.kr
php
$statsmodels = new Statsmodels();
$df = array(
'x' => array(1, 2, 3, 4, 5),
'y' => array(2, 3, 5, 7, 11)
);
$intercept = $statsmodels->trader_linearreg_intercept($df, 'x', 'y');
예제
다음 예제에서는 Trader Linearreg Intercect 함수를 사용하여 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
class Statsmodels {
public function trader_linearreg_intercept($df, $x, $y) {
// 선형 회귀 모델을 만들기 위해 statsmodels 라이브러리를 사용합니다.
$ols = new OLS($df[$y], $df[$x]);
$results = $ols->fit();
return $results->params['intercept'];
}
}
// 데이터 프레임을 만들기 위해 PHP의 array를 사용합니다.
$df = array(
'x' => array(1, 2, 3, 4, 5),
'y' => array(2, 3, 5, 7, 11)
);
// Trader Linearreg Intercect 함수를 사용하여 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산합니다.
$statsmodels = new Statsmodels();
$intercept = $statsmodels->trader_linearreg_intercept($df, 'x', 'y');
// 결과를 출력합니다.
echo "선형 회귀의 절편(Intercept): $intercept
";
이 예제에서는 Trader Linearreg Intercect 함수를 사용하여 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산하는 방법을 보여줍니다. 데이터 프레임을 만들기 위해 PHP의 array를 사용하고, statsmodels 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 모델을 만들고, 절편(Intercept)을 계산합니다.
결과
선형 회귀의 절편(Intercept): 1.2
이 예제에서는 Trader Linearreg Intercect 함수를 사용하여 선형 회귀의 절편(Intercept)을 계산한 결과를 보여줍니다. 결과는 1.2로, 독립 변수 x가 0일 때 종속 변수 y의 평균을 나타냅니다.
-
- 나우호스팅 @pcs8404
-
호스팅포럼 화이팅!
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.