taralino

.train

Die Funktion LinearRegression.train(X) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
X	Datenfeld	Trainingsdaten (Liste von Objekten)

Es wird eine lineare Regression auf Basis der Trainingsdaten X durchgeführt. Verwendet wird dazu die Methode der kleinsten Quadrate, d.h., es wird die Summe der Fehlerquadrate minimiert. Zurückgegeben werden die Faktoren der linearen Regression als Datenfeld (Vektor), siehe Beispiel unten.

Das Argument X ist als eine Liste von Objekten mit folgenden Variablen zu definieren:

Variable	Datentyp	Hinweis
input	Datenfeld	Objekt des Datensatzes als Vektor (Eingangsvariablen)
target	Zahl	Ergebnis (Zielvariable)

Beispiel

Zur Durchführung einer linearen Regression werden Trainingsdaten im dafür benötigten Format definiert. Anschließend wird ein Objekt ausgewertet.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], target:0.4},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], target:1.1},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], target:-1.7},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], target:0.9}
];

// Lineare Regression durchfuehren
var b = LinearRegression.train(X);
Console.print(b);

// Objekt auswerten
var x = [0.3, 0.3, 0.3];
var y = LinearRegression.evaluate(x);
Console.print(y);

// Probe
var p = b[0] + b[1]*x[0] + b[2]*x[1] + b[3]*x[2];
Console.print(p);

</script>
</body>
</html>

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