[딥러닝 Express] Chapter 04. 선형 회귀 - [Lab: 선형 회귀 실습]

Q. 문제

인간의 키와 몸무게는 어느 정도 비례할 것으로 예상된다.
아래와 같은 데이터가 있을 때, 선형 회귀를 이용하여 키가 165cm일 때 에측값을 얻어보자.

키	몸무게
174	71
152	55
138	46
128	38
186	88

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A. 정답

from sklearn import linear_model
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

X = np.array([[174], [152], [138], [128], [186]])
y = np.array([71, 55, 46, 38, 88])

model = linear_model.LinearRegression()

model.fit(X,y)
y_pred = model.predict(X)

pred = model.predict([[165]])
print(pred)

plt.scatter(X, y, color = 'blue') # 실제 값

plt.plot(X, y_pred,  color = 'red') # 예측함수

plt.scatter([165],[pred], color = 'black')
plt.show()

해당 코드를 분석해보면 아래와 같다.

1. 기존에 주어진 값으로 선형 회귀 모델 생성
2. 예측값들을 y_pred 배열에 담기
3. 실제 값들은 파랑색으로 scatter(점)으로 Plot에 표현
4. 생성된 선형 회귀 모델은 빨강색으로 plot(직선)으로 Plot에 표현
5. 165에 해당하는 예측값은 검정색 scatter(점)으로 Plot에 표현

그 결과 아래와 같이 약 67kg일 것이라는 예측값을 보였다.