Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов:Linear regression Scikit-learn Data Science
26 students
Руслан Сенаторов:Linear regression Scikit-learn Data Science
Практическое применение класса LinearRegression в Scikit-learn: обучение, прогнозы и оценка качества модели. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Понимать, как работает класс LinearRegression в Scikit-learn и для каких задач он применяется.
- Обучать модель линейной регрессии с помощью fit() и получать прогнозы через predict().
- Интерпретировать коэффициенты модели, свободный член intercept_ и влияние признаков на целевую переменную.
- Готовить данные для линейной регрессии: признаки, целевая переменная, разбиение на train/test.
- Оценивать качество модели с помощью MAE, MSE, RMSE и R².
Explore related topics
Course content
2 sections • 8 lectures • 1h 49m total length
Requirements
- Базовые знания Python: переменные, функции, списки, работа с библиотеками.
- Желательно иметь начальное представление о Pandas и NumPy.
- Базовое понимание машинного обучения будет полезно, но не обязательно.
- Желательно знать, что такое признаки, целевая переменная и обучающая выборка.
Description
Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.
Класс LinearRegression из Scikit-learn — один из самых популярных и удобных инструментов для решения задач регрессии в машинном обучении. Он позволяет быстро обучать линейные модели, получать прогнозы, анализировать коэффициенты и оценивать качество результата. Этот курс поможет вам разобраться, как использовать LinearRegression на практике и что именно происходит на каждом этапе работы с моделью.
В курсе мы начнём с базовой идеи линейной регрессии: что такое признаки, целевая переменная, коэффициенты модели и свободный член. Затем перейдём к практической работе в Python: подготовим данные, разделим выборку на обучающую и тестовую, создадим объект LinearRegression, обучим модель с помощью метода fit() и получим прогнозы через predict().
Отдельное внимание будет уделено интерпретации результата. Вы узнаете, что означают атрибуты coef_ и intercept_, как понимать влияние признаков на прогноз и почему важно не ограничиваться только вызовом готовой функции. Мы также разберём основные метрики качества регрессии: MAE, MSE, RMSE и R². Это поможет вам оценивать, насколько хорошо модель работает на данных.
Курс подойдёт начинающим специалистам Data Science, аналитикам данных, студентам и Python-разработчикам, которые хотят уверенно применять линейную регрессию через Scikit-learn. После прохождения курса вы сможете самостоятельно обучать модель LinearRegression, делать прогнозы, интерпретировать коэффициенты и проверять качество модели в учебных и практических проектах. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих специалистов Data Science, аналитиков данных, студентов, Python-разработчиков и всех, кто хочет научиться применять линейную регрессию в Scikit-learn на практике. Он подойдёт тем, кто уже немного знаком с Python и хочет перейти от теории линейной регрессии к реальному коду.
- Курс будет особенно полезен тем, кто изучает машинное обучение, готовится к собеседованиям или хочет уверенно использовать LinearRegression в учебных и рабочих проектах. Материал поможет понять не только, какие методы вызывать в Scikit-learn, но и как интерпретировать результат, проверять качество модели и избегать распространённых ошибок при обучении регрессии.