model.coef_ : 기울기
model.intercept_ : 절편
# [1] 상관계수 확인하기
# Y1 = a1*X['아빠'] + a2*X['엄마'] + b
# b를 찾아야 함
# coef_ 기울기
# intercept_ 절편
print(model.coef_)
print(model.intercept_)
[0.29874268 0.77216009]
-3.83539716959595
Yh = 0.77216009 * 176 + 0.29874268 * 160 + -3.83539716959595
print(Yh)
179.86360747040405
모델 저장하기
모델 불러오기
# [2] 모델 저장하기
import shelve
with shelve.open('height') as data:
data['model_son'] = model
data['model_daughter'] = model_d
print('저장완료')
# [3] 모델 불러오기
import shelve
with shelve.open('height') as data:
A = data['model_son']
B = data['model_daughter']
print('불러오기 완료')'Data Analysis > Machine Learning' 카테고리의 다른 글
| 모델 학습, 평가, 예 (0) | 2023.06.02 |
|---|---|
| scikit-learn libraray 사용, 데이터 분할 (0) | 2023.06.01 |
| 머신러닝 용어 이해 (0) | 2023.05.31 |
| Machine Learning 사전 학습 2 데이터 분할, 학습, 아들키 예측 (0) | 2023.05.27 |
| Machine Learning 사전 학습 1 전처리, 탐색, 타입 확인, 인코딩 (0) | 2023.05.27 |