{"id":190740,"date":"2024-01-01T14:40:11","date_gmt":"2024-01-01T13:40:11","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=190740"},"modified":"2024-01-01T14:47:45","modified_gmt":"2024-01-01T13:47:45","slug":"lineare-regression-python-ein-leitfaden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/lineare-regression-python-ein-leitfaden","title":{"rendered":"Lineare Regression Python &#8211; Ein Leitfaden"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"190740\" class=\"elementor elementor-190740\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b58332 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3b58332\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3de830e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3de830e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression Python: Die lineare Regression ist ein unumg\u00e4nglicher Algorithmus im Machine Learning und erm\u00f6glicht es, Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen herzustellen. Um diesen Algorithmus einfach in die Praxis umzusetzen, k\u00f6nnen Datenwissenschaftler auf Programmiersprachen zur\u00fcckgreifen, insbesondere auf Python.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9334165 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9334165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Wie kann man also die lineare Regression mit Python verwenden? DataScientest beantwortet diese Frage.<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup> <col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was ist Scala und wieso ist Python besser&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist Scala und wieso ist Python besser<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Top der nativen Python Funktionen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-nativen-python-funktionen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-nativen-python-funktionen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Top der nativen Python Funktionen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Imageio&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Imageio<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python f\u00fcr Dummies Teil 1&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Dummies Teil 1<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python programmieren lernen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programmieren\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programmieren\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python programmieren lernen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Cleaning Python&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Cleaning Python<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;PySpark - Alles wissenswerte&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PySpark &#8211; Alles wissenswerte<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python - Vermeide diese Fehler&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fehler-diese-solltest-du-vermeiden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fehler-diese-solltest-du-vermeiden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python &#8211; Vermeide diese Fehler<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dba1b8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7dba1b8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bacbfee elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bacbfee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression Python - Aber was ist eine lineare Regression?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6169311 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6169311\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bevor wir uns die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/multiple-lineare-regression-definition-und-nutzen\">praktische Anwendung der linearen Regression<\/a> mit Python ansehen, sollten wir zu den Grundlagen zur\u00fcckkehren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-371749d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"371749d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Lineare Regression - Definition<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25141ce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"25141ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">lineare Regressionsmodell<\/a> ist ein \u00fcberwachter Lernalgorithmus, der eine kontinuierliche Zielvariable (abh\u00e4ngige Variable) mithilfe einer oder mehrerer erkl\u00e4render Variablen (unabh\u00e4ngige Variablen oder Pr\u00e4diktoren) vorhersagt. Mit anderen Worten, es geht darum, Beziehungen zwischen 2 oder mehreren Variablen herzustellen.<\/p><p>Wenn es nur eine erkl\u00e4rende Variable gibt, spricht man von einer einfachen <strong>linearen Regression. Wenn es jedoch mehrere Variablen gibt, spricht man von einer multiplen linearen Regression.<\/strong><\/p><p>Sowohl einfache als auch multiple lineare Regressionen <a href=\"http:\/\/Python f\u00fcr Fortgeschrittene\" data-wplink-url-error=\"true\">k\u00f6nnen mit Python verwendet werden.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5390b68 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5390b68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Lineare Regression - mathematische \u00dcbersetzungen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3efdee9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3efdee9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>mathematische Gleichung f\u00fcr die lineare Regression<\/strong> wird wie folgt \u00fcbersetzt:<\/p><pre style=\"padding-left: 40px;\"><strong><i>Y = \u0398<sub>0<\/sub> + \u0398<sub>1<\/sub>x<sub>1<\/sub> + ... \u0398<sub>n<\/sub>x<sub>n<\/sub><\/i><\/strong><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01432cd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"01432cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In dieser Gleichung :<\/p><ul><li>Y entspricht dem erkl\u00e4renden Wert ;<\/li><li>\u03b8 entspricht dem Bias-Term oder Parametervektor ;<\/li><li>x1, x2&#8230;, xn entsprechen den Werten der Entit\u00e4ten.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-236a203 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"236a203\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Aus<strong> visueller Sicht wird die lineare Regression<\/strong> angewendet, wenn die Trainingsdaten eine Punktwolke darstellen. Das Ziel ist es dann, eine Gerade zu identifizieren, die der Punktmenge so nahe wie m\u00f6glich kommt. Um sicherzustellen, dass diese Gerade m\u00f6glichst genau ist, muss der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-mittlerer-quadratischer-fehler\">mittlere quadratische Fehler (mean squared error) gemessen werden.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-851e194 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"851e194\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber lineare Regression mit Python<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2cd2931 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2cd2931\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b90816 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1b90816\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression Python: Anwendungsf\u00e4lle der linearen Regression<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bda4ccc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bda4ccc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die lineare Regression ist der erste Algorithmus, der im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2\">maschinellen Lernen<\/a> verwendet wird, weil es so viele Anwendungsf\u00e4lle gibt. Zum Beispiel:<\/p><ul><li>Faktoren identifizieren, die die Rentabilit\u00e4t einer Investition beeinflussen ;<\/li><li>Zuk\u00fcnftige Verk\u00e4ufe durch Analyse vergangener Verk\u00e4ufe vorhersagen ;<\/li><li>Das Verhalten von Verbrauchern vorhersagen ;<\/li><li>Den Preis eines Hauses aufgrund seiner Eigenschaften vorhersagen ;<br \/>etc.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1973657 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1973657\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Und f\u00fcr jeden Anwendungsfall der linearen Regression kann Python verwendet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31bc9f7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"31bc9f7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7930777 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7930777\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann ich die lineare Regression mit Python verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e17ff1b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e17ff1b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um dir die <strong>lineare Regression mit Python<\/strong> zu erkl\u00e4ren, ist es sinnvoll, ein konkretes Beispiel zu nehmen. Die Ausgangshypothese ist folgende:<\/p><p>Ein <strong>Restaurantbesitzer<\/strong>, der bereits mehrere Restaurants in mehreren St\u00e4dten besitzt, m\u00f6chte sein Gesch\u00e4ft ausbauen, indem er sich an verschiedenen Orten niederl\u00e4sst. Um die n\u00e4chsten St\u00e4dte zu analysieren, in denen er sich niederlassen will, stehen dem <strong>Restaurantbesitzer zwei Datengruppen<\/strong> zur Verf\u00fcgung: die Gewinne, die er in den St\u00e4dten, in denen er bereits vertreten ist, erzielt hat, und die Bev\u00f6lkerung der St\u00e4dte.<\/p><p>Da das Ziel darin besteht, in der Stadt, in der er sich niederlassen wird, einen m\u00f6glichst hohen Gewinn zu erzielen, muss der in der Stadt, in der er sich niederlassen wird, erzielte Gewinn (abh\u00e4ngige Variable = Y) in <strong>Abh\u00e4ngigkeit von der Bev\u00f6lkerung<\/strong> dieser Stadt (unabh\u00e4ngige Variable = X) vorhergesagt werden.<\/p><p>Wie kann man also das <strong>lineare Regressionsmodell<\/strong> mit Python auswerten? Hier sind die Schritte, die du unternehmen musst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2de5fb6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2de5fb6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Daten formatieren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb15100 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb15100\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die lineare Regression mit Python zu modellieren, m\u00fcssen die Trainingsdaten im richtigen Format vorbereitet werden. Am besten bereitest du eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-import-csv-wie-funktioniert-das\">CSV-Datei mit zwei Spalten vor:<\/a> eine f\u00fcr die Population (unabh\u00e4ngige Variable) und eine f\u00fcr den Nutzen (unabh\u00e4ngige Variable). Diese Datei k\u00f6nnte folgenderma\u00dfen aussehen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bde1bcb elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"bde1bcb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n  .tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\n  .tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n    overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n  .tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n    font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n  .tg .tg-649r{background-color:#efefef;font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:16px;text-align:center;\n    vertical-align:top}\n  .tg .tg-7vx0{font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:16px;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}\n<\/style>\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 250px\">\n  <colgroup>\n    <col style=\"width: 150px\">\n    <col style=\"width: 100px\">\n  <\/colgroup>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th class=\"tg-7vx0\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">Bev\u00f6lkerung<\/span><\/th>\n      <th class=\"tg-7vx0\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">Gewinn <\/span><\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">811 000<\/span><\/td>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">175 000 \u20ac<\/span><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">757 000<\/span><\/td>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">91 300 \u20ac<\/span><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">551 000<\/span><\/td>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">21 000 \u20ac<\/span><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">372 000<\/span><\/td>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">- 6 000 \u20ac<\/span><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">\u2026<\/span><\/td>\n      <td class=\"tg-649r\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">\u2026<\/span><\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbbc837 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"cbbc837\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Die lineare Regression mit Python anwenden lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3541d08 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3541d08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Daten laden<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ce3f58 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ce3f58\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/low-rank-adaptation-eine-einfache-methode-zur-anpassung-von-ki-an-verschiedene-bereiche\">Trainingsdaten<\/a> m\u00fcssen dann in Python geladen werden. Mithilfe der Pandas-Bibliothek kannst du CSV-Dateien einfach einlesen. Hier ist die Manipulation.<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">import pandas as pd\u00a0<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">df=pd.read_csv(\"D:\\DEV\\PYTHON_PROGRAMMING\\donnees-d-entrainement-regression-lineaire.csv\")<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94aca53 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"94aca53\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Funktion read_csv() gibt ein zweidimensionales Array zur\u00fcck, das die abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen enth\u00e4lt. Um die <strong>lineare Regression<\/strong> mit Python zu verwenden, m\u00fcssen die beiden Spalten jedoch in zwei Python-Variablen getrennt werden.<\/p><p>F\u00fcr die erste Spalte, die der Gr\u00f6\u00dfe der Population entspricht :<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">X = df.iloc[0:len(df),0]<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c22222d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c22222d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>F\u00fcr die zweite Spalte, die den Gewinnen entspricht :<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Y = df.iloc[0:len(df),1]<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-534eac0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"534eac0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dadurch erh\u00e4ltst du eine einfache Tabelle, die den gesamten Trainingsdatensatz enth\u00e4lt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af1faa7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"af1faa7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Daten visualisieren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abfa7ca elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"abfa7ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die lineare Regression mit Python besser zu verstehen, kann es hilfreich sein, sie zu visualisieren. So kannst du die Punkte identifizieren und die Streuung besser verstehen.<\/p><p>Um einen Punktwolkengraphen zu erhalten, kannst du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/matplotlib-alles-wissen\">Matplotlib<\/a>, eine Python-Bibliothek, verwenden. Hier ist, wie du es bekommst:<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">import matplotlib.pyplot as plt<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">axes = plt.axes()<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">axes.grid()<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">plt.scatter(X,Y) <\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">plt.show()<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9260512 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9260512\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Den Algorithmus anwenden<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5be220c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5be220c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Ziel ist es, eine <strong>Vorhersagefunktion F(X)<\/strong> zu finden, deren Eingabedaten die Gr\u00f6\u00dfe der Population und deren Ausgabedaten die erwarteten Gewinne sind.<\/p><p>Um die lineare Regression mit Python zu modellieren, ist es am einfachsten, die Bibliothek<strong> Scikit Learn<\/strong> zu verwenden, indem du diese Suchanfrage eingibst:<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.linear_model import LinearRegression.<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f2f0aa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f2f0aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Von hier aus kannst du deine Vorlage bauen. Hier ist der Code, den du schreiben musst :<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">reg = LinearRegression(normalize=True)<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">reg.fit(x,y)<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cfc2d7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7cfc2d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Und um die Gerade f(x)=ax+b mit einem minimalen quadratischen Fehler zu finden, tippe :<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">a = reg.coef_<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">b = reg.intercept.<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-316463a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"316463a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Vorhersagen machen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba7af1e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba7af1e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die lineare Regressionskurve mit Python zu zeichnen, tippe einfach den folgenden Code ein:<\/p><pre><span style=\"background: #e2e2e2;\"><span style=\"font-weight: 400;\">ordonne = np.linspace<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">plt.scatter(x,y)<\/span>\n<span style=\"font-weight: 400;\">plt.plot(ordonne,a*ordonne+b,color='r')<\/span><\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44233ee e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"44233ee\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bad431e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bad431e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression Python: Werde zum Profi in diesem Thema!<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c449f47 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c449f47\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die lineare Regression ist zweifellos der Algorithmus, den du in der Datenwissenschaft unbedingt beherrschen musst. Und wenn dir seine Verwendung \u00fcber Python noch kompliziert erscheint, ist das nur vor\u00fcbergehend. Mit der<strong> richtigen Fortbildung<\/strong> wirst du in der Lage sein,<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\"> jeden Machine-Learning-Algorithmus in verschiedenen Programmiersprachen zu bewerten.<\/a> Aber welche Weiterbildung sollte man am besten w\u00e4hlen? Erfahre mehr \u00fcber unser Programm.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0217b1 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f0217b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber lineare Regression in Python lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lineare Regression Python: Die lineare Regression ist ein unumg\u00e4nglicher Algorithmus im Machine Learning und erm\u00f6glicht es, Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen herzustellen. Um diesen Algorithmus einfach in die Praxis umzusetzen, k\u00f6nnen Datenwissenschaftler auf Programmiersprachen zur\u00fcckgreifen, insbesondere auf Python. Wie kann man also die lineare Regression mit Python verwenden? DataScientest beantwortet diese Frage. \ud83d\udca1Auch interessant: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":190741,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Lineare Regression Python - Ein Leitfaden<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die lineare Regression ist eine statistische Methode, die dazu verwendet wird, die Beziehung zwischen einer abh\u00e4ngigen Variable (auch als Zielvariable) und einer oder mehreren unabh\u00e4ngigen Variablen (auch als erkl\u00e4rende Variablen) zu modellieren. In Python kann die lineare Regression leicht mit verschiedenen Bibliotheken implementiert werden, wobei scikit-learn eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten ist. 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