python matplot scatter chart , linear regression line exercise

독거 가능성 100% 노후에 라면값이라도 하게 광고 한번씩 클릭하시오!

Please click on the ad so that I can pay for ramen in my old age!
老後にラーメン代だけでもするように広告を一回クリックしてください。
点击一下广告，让老后吃个泡面钱吧!

선형회귀에 대한 학습은 언젠가 해야겠다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%A0%ED%98%95_%ED%9A%8C%EA%B7%80

선형 회귀 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

최소제곱법

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%B5%9C%EC%86%8C%EC%A0%9C%EA%B3%B1%EB%B2%95

최소제곱법 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

sklearn 미설치 시 설치 ( pip install -U scikit-learn )

수학시간에 산점도 또는 산포도라고 배웠던 그것이다.

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

heights = [170, 180, 160, 165, 205]
weights = [75, 89, 50, 60, 110]
nheights = np.array(heights).reshape((-1, 1))
nweights = np.array(weights).reshape((-1, 1))

model = LinearRegression().fit(nheights, nweights)
#print(model.score(nheights, nweights))
#print(model.intercept_)
#print(model.coef_)
r = model.predict(nheights)
#print(r)

plt.text(x=182, y=80, s='hyperrookie@gmail.com', rotation=0, color='whitesmoke', horizontalalignment='center', verticalalignment='center',
         fontsize=22, fontweight='bold')
plt.title('scatter plot')
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('weight')

plt.scatter(heights, weights)
plt.plot(heights, r, color='red', linewidth=1)
plt.show()

결과는 그림 1과 같다.

그림1