Regresión Lineal simple

Importamos las librerías que vamos a utilizar

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression

Importamos nuestro datataset

dataset = pd.read_csv('/datasets/salarios/salarios.csv') print(dataset.head)

<bound method NDFrame.head of     Aexperiencia  Salario
0           10.0    42500
1            8.0    36302
2            5.4    35000
3            2.5    18103
4            1.0    15000
5            8.0    37000
6            4.0    26300
7            6.0    35201
8            2.0    18302
9           10.0    42000
10           4.0    27000
11           7.0    35201
12           3.0    19201
13           5.0    28000
14           2.0    17000
15           5.0    33402
16           3.0    19000
17           2.0    18200
18           3.0    19000
19           2.0    17301
20           5.0    28000
21           3.4    20000
22           5.3    27900
23           2.1    17500
24           9.2    40000
25          10.0    42500
26           3.2    18300
27          10.0    40000
28           4.0    25000
29           1.0    15000>

dataset.shape

Entrenando a nuestro modelo

x = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, 1].values

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

lr = LinearRegression() lr.fit(X_train, Y_train)

Visualizacion de los datos

Datos de entrenamiento

# Primero debemos pasarlo los puntos de nuestro dataset, en este caso los de entrenamiento plt.scatter(X_train, Y_train, color='blue') # Ahora vamos a trazar la linea que pasa por el medio de estos datos, la regresion lineal plt.plot(X_train, lr.predict(X_train), color='black') # Colocamos el titulo de la grafica y los de cada eje plt.title('Salario vs Experiencia (train)') plt.xlabel('Experiencia') plt.ylabel('Salario') # Mostramos nuestra grafica plt.show()

Datos de prueba

# Primero debemos pasarlo los puntos de nuestro dataset, en este caso los de entrenamiento plt.scatter(X_test, Y_test, color='red') # Ahora vamos a trazar la linea que pasa por el medio de estos datos, la regresion lineal plt.plot(X_train, lr.predict(X_train), color='blue') # Colocamos el titulo de la grafica y los de cada eje plt.title('Salario vs Experiencia (test)') plt.xlabel('Experiencia') plt.ylabel('Salario') # Mostramos nuestra grafica plt.show()

lr.score(X_test, Y_test)