Tutorial Regresi Linear Menggunakan Python Di Jupyter Notebook

Tutorial Regresi Linear Menggunakan Python Di Jupyter Notebook

Dalam membuat regresi linear pertama-tama pilih New pada bagian kanan tampilan Jupyter Notebook lalu pilih Python 2.

 Selanjutnya pilih tombol + pada bar dibawah untuk memasukkan perintah menggunakan bahasa python.

Pada langkah pembuatan regresi linear mulanya seperti gambar dibawah data yang akan dibaca bersumber dari halaman website www.bcf.usc dimana terdapat file Adverstising.csv yang hanya akan menampilkan 5 data teratas menggunakan data.head().

Berikutnya pilih tombol + lagi untuk menambahkan line, kini sudah line ke 3. Lalu masukkan perintah data.shape yang berguna untuk menampilkan jumlah data pengamat yaitu 200 dan ada 4 jenis tipe barang seperti gambar dibawah.

Langkah berikutnya kita menginterpretasikan koefisien TV menggunakan formula seperti gambar dibawah.

Lalu untuk mengkalkulasi prediksi gunakan rumus dibawah. 

Dengan demikian hasil perkirakan penjualan adalah sebanyak 9409 unit

Kemudian langkah berikutnya adalah memprediksi menggunakan statmodel TV dimana data yang diambil berjumlah 50, lalu seluruh 50 data tersebut diprediksi kembali dalam bentuk float yang hasilnya adalah 9.409426.

Selanjutnya menghitung rsquared/kuadrat yang hasilnya adalah 0.611875.

Kemudian tampilkan data terbesar dan terkecil lalu data tersebut akan diprediksi lagi dimana data yang terkecil adalah 7.065869 dan yang terbesar adalah 21.122454 dalam bentuk float, langkah terakhir adalah merencanakan garis kotak terkecil yang hasilnya akan seperti gambar dibawah.