Веб-приложение для аналитики Веб-проект с множественной линейной регрессией с использованием Streamlit и Python

• В видео рассказывается о библиотеке Python для машинного обучения и аналитике данных.  

• Проект "Жена, зависящая от имени столбцов Microsoft Excel" состоит из множественной линейной регрессии и прогнозирования.  

• В проекте используется уравнение линейной регрессии для проверки взаимосвязи между переменными.  

• Коэффициент детерминации и другие показатели используются для оценки силы взаимосвязи.  

• Автор загружает проект на GitHub и объясняет, как его установить и запустить.  

• В коде используется библиотека Pandas, Matplotlib, Numpy и другие для анализа данных и построения модели.  

• В коде терминала студии автор запускает проект, используя команду "скорость потока", "пробел", "запустить".  

• В результате получается веб-браузер для анализа данных и машинного обучения.  

• Создание изображения "что" с использованием кода hule.  

• Создание каталога "image" для хранения изображения.  

• Настройка боковой панели с использованием кода hule.  

• Добавление подписи "многоаспектный анализ" к боковой панели.  

• Загрузка набора данных из каталога на GitHub.  

• Использование функции read_excel для чтения набора данных.  

• Создание переменной "model" для модели линейной регрессии.  

• Использование встроенного метода для соответствия класса модели линейной регрессии.  

• Вычисление коэффициента уравнения регрессии с использованием формулы.  

• Вывод коэффициента уравнения регрессии на экран.  

• Расчет скорректированного r-квадрата с использованием формулы.  

• Вычисление скорректированного r-квадрата на экране.  

• В видео объясняется, как использовать метод наименьших квадратов для регрессии.  

• Показано, как вычислить сумму квадратов ошибок и коэффициент детерминации.  

• Демонстрируется, как добавить дизайн материалов в проект с помощью CSS.  

• Обсуждаются различные стили и настройки для улучшения внешнего вида проекта.  

• Объясняется, как добавить предсказанную таблицу в проект.  

• Демонстрируется, как использовать фреймы данных для создания таблицы прогнозов.  

• Объясняется, как загрузить предсказанную таблицу в формате CSV.  

• Обсуждается, как настроить параметры загрузки для получения желаемого результата.  

• Создание модели с использованием библиотеки sklearn и обучение на данных.  

• Использование функции прогнозирования для предсказания новых значений.  

• Создание таблицы прогнозов и отображение результатов предсказаний.  

• Проверка предсказаний на основе новых значений и сравнение с фактическими значениями.  

• Настройка модели для предсказания новых значений и проверка предсказаний на основе новых данных.  

• Сравнение предсказаний с фактическими значениями и корректировка модели при необходимости.  

• В видео обсуждаются ссылки и документация по потоковой передаче.  

• В текущей версии можно проверить текущую версию, используя команду "simulate".  

• Функции, используемые в текущей версии, соответствуют версии поддержки.  

• В видео демонстрируется проверка наличия диаграмм и анимации.  

• В документации по scatter можно ознакомиться с параметрами и аргументами.  

• В анимированном разделе можно использовать несколько разделов для создания анимации.