Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!
Что такое множественная линейная регрессия?
Как работает множественная линейная регрессия?
Чем множественная линейная регрессия отличаеться от обычной регрессии в Python?
---
На все эти вопросы я отвечу!
*В видео я вместо Множественная линейная регрессия говорил просто Мультилинейная регрессия. Это одно и тоже, просто я вот такой)
Кстати вот тайм-коды:
00:00 Линейная регрессия и какие недостатки
00:38 Как нам пригодиться множественная линейная регрессия
00:52 Множественная линейная регрессия vs Линейная регрессия
01:53 Переходим в Jupyter Notebook
03:01 Загружаем бостонский датасет
05:32 Визуализируем данные и корреляции
11:38 Обучаем нашу Множественная линейную регрессию
13:06 Логарифмическое преобразование
16:00 Мультиколинеарность
16:00 Визулизируем Residuals (остатки)
23:30 Предсказываем с доверительным интервалом