Data Science Modeling: How to Use Linear Regression with Python

Die Lineare Regression wird unter anderem für Machine Learning verwendet und zählt zu den populärsten Modellierungsmethoden. Um lineare Regression erfolgreich zu implementieren, benötigt es verschiedene Schritte. Dazu gehört das Verstehen und Auswählen der Daten, die Auswahl der Parameter und die Validierung des Modells. Dieser Beitrag modelliert eine lineare Regression in Python und geht dabei vor allem auf die Validierung ein. Dabei werden vorgestellt (korrigiertes) R², (R)MSE, MAE, MAPE, AIC und BIC. Modelliert wird die Bewertung von Zerealien und genutzt werden öffentlich zugängliche Daten.