Существует два типа моделей линейной регрессии — простые и множественные. Начнем с основ, простой регрессионной модели (y=thetha0+thetha1x, y=mx+c), где количество атрибутов = 1. Я выделю основные шаги, которым нужно следовать, а также добавлю новое тестирование набора данных — эксцесс. и асимметрия. Мы создаем модель, которая будет прогнозировать акции Exxon по мере роста цен на нефть. Шаг 1. Импортируйте библиотеки и загрузите набор данных #importing the libraries import..