파이썬에서 회귀선을 지수 함수에 맞추기

Question

파이썬으로 생성 된 지수 함수에 대한 선형 회귀 모형을 해석하는 법을 배우려합니다. 자연 로그를 취하여 지수 Y 데이터를 직선으로 변환하여 모델을 만듭니다. 그런 다음 선형 모델을 작성하고 기울기와 절편을 기록합니다. 마지막으로 기울기와 절편을 사용하여 샘플 값을 계산하려고합니다. 특히 X = 1.1 인 경우 Y를 계산하려고합니다. Y는 ~ 2.14이어야하지만 내 모델 해석은 3.78의 Y 값을 산출합니다.

질문 1 : 모델을 해석 할 때 내가 잘못한 점은 무엇입니까?

질문 2 : X 배열을 변형해야하거나 regr.fit에서 오류가 발생합니다. 왜 X 배열을 변형해야합니까?

코드는 다음과 같습니다

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from sklearn import datasets, linear_model 

# create some exponential data 
X = np.arange(1, 10, 0.1) 
print(X) 
Y = np.power(2, X) 
print(Y) 

# transform the exponential Y data to make it a straight line 
ln_Y = np.log(Y) 

# show the exponential plot 
plt.scatter(X, Y) 
plt.show() 

# Create linear regression object 
regr = linear_model.LinearRegression() 

# reshape the X to avoid regr.fit errors 
X = np.reshape(X, (X.size, 1)) 

# Train the model using the training sets 
regr.fit(X,ln_Y) 

# The coefficients 
print('Slope: \n', regr.coef_) 
print('Intercept: \n', regr.intercept_) 

# predict Y when X = 1.1 (should be approximately 2.14354693) 
# equation = e^(0.00632309*1.1) + 2.7772517886 
print("predicted val = ", np.exp(0.00632309*1.1) + 2.7772517886) 

Answer 1

당신이 scikit의 최신 버전을 가지고 있는지 확인하십시오; 내가 당신에게 다른 coeffiecients을 가지고 :

Slope: 
[ 0.69314718] 
Intercept: 
4.4408920985e-16 

그리고 당신은뿐만 아니라 X 기간을 전체 표현의 exp을 수행해야합니다 :

In [17]: np.exp(0.69314718*1.1 + 4.4408920985e-16) 
Out[17]: 2.1435469237522917