Análisis de Regresión lineal en Python

Ejemplo de Regresión lineal simple en Pythonlogo python

Se muestra un ejemplo de regresión lineal simple sobre un conjunto de datos que se genera de forma aleatoria.

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from time import time

# Generación de un dataset de 2 dimensiones X e Y
X, Y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, n_features=2, random_state=1)

start_time = time()

# Definir el modelo de regresión
model = LinearRegression()

# Calcular la regresión
model.fit(X, Y)

# Calcular tiempo empleado en realizar la regresión
elapsed_time = time() - start_time
print("Elapsed time: %.10f seconds." % elapsed_time)

# Mostrar los resultados de la regresión
m = model.coef_[0]
b = model.intercept_
print("slope=", m, "intercept=", b)
Elapsed time: 0.3593356609 seconds.
slope= -0.057962820995238404 intercept= 0.17924132271950227

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Autor: Diego Calvo