تفسير نتائج المعاملات في نموذج الانحدار الخطي باستخدام scikit-learn في Python

عند استخدام نموذج الانحدار الخطي في مكتبة scikit-learn في بيئة Python، يمكن أن يكون من الضروري معرفة أسماء الميزات المتصلة بقيم معاملات النموذج. هذا مهم لفهم التأثير الذي تلعبه كل ميزة في توقع النموذج لقيم الاستجابة. في الشيفرة المقدمة، يتم تدريب ثلاثة نماذج انحدار خطي باستخدام مجموعات مختلفة من الميزات، ومن ثم يتم استخراج قيم المعاملات باستخدام model.coef_.

لكن، يبدو أن هناك استفساراً حول كيفية ربط أسماء الميزات بقيم المعاملات عند تغيير ترتيب الميزات. يمكن تحقيق ذلك بوضع الاسماء في ترتيب متسلسل أثناء الطباعة. على سبيل المثال:

pythonCopy code
print("Model 1 Coefficients:")
for feature, coef in zip(model_1_features, model_1.coef_):
    print(f"{feature}: {coef}")

print("\nModel 2 Coefficients:")
for feature, coef in zip(model_2_features, model_2.coef_):
    print(f"{feature}: {coef}")

print("\nModel 3 Coefficients:")
for feature, coef in zip(model_3_features, model_3.coef_):
    print(f"{feature}: {coef}")

باستخدام هذا الشكل، سيتم طباعة أسماء الميزات جنبًا إلى جنب مع قيم المعاملات الخاصة بها، مما يوفر لك توضيحًا واضحًا حول العلاقة بين الميزات وقيم المعاملات. هذا يتيح لك فهمًا أفضل لدور كل ميزة في النموذج وكيف يؤثر ترتيبها على نتائج المعاملات.

بالتأكيد، سنقوم الآن بتوسيع المعلومات حول كيفية فهم وتفسير نتائج المعاملات في سياق نموذج الانحدار الخطي باستخدام مكتبة scikit-learn في Python.

عند طباعة قيم المعاملات باستخدام model.coef_، يتم عرض الأوزان المرتبطة بكل ميزة في النموذج. يجسد هذا الرقم قدرة الميزة على التنبؤ بالمتغير الاستجابي (في هذه الحالة price) بناءً على قيم الميزة. إيجابية القيمة تشير إلى تأثير موجب، بينما سلبية القيمة تشير إلى تأثير سلبي.

في الشيفرة المقدمة، تم تدريب ثلاثة نماذج (model_1، model_2، و model_3) باستخدام مجموعات متزايدة من الميزات. يمكن فهم ذلك كتعقيد متزايد للنموذج مع كل إضافة لميزات جديدة.

لفهم أكثر، يمكنك مراجعة نتائج الطباعة لكل نموذج. على سبيل المثال، إذا كان لديك قيم موجبة للمعاملات، فهذا يشير إلى أن زيادة قيم الميزة المقابلة ستؤدي إلى زيادة في قيمة الاستجابة (price). بالمثل، قيم سلبية تشير إلى أن زيادة قيم الميزة ستؤدي إلى انخفاض في قيمة الاستجابة.

عند تغيير ترتيب الميزات، يظل ترتيب الطباعة ثابتًا، مما يساعدك في فهم العلاقة بين الميزات والمعاملات بشكل أفضل. يمكنك استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات أكثر فعالية في تحسين النموذج أو تحسين استراتيجيات البيانات.

هذا التفاصيل يمكن أن تشكل أساسًا لتفهم أفضل لعملية تدريب نموذج الانحدار الخطي وكيفية تفسير نتائج المعاملات بمزيد من السهولة.