KI für Alle: Programmierung: Lineare Regression mit Scikit-learn

In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares Regressionsmodell erstellt und auf dem California-Housing-Datensatz trainiert werden kann. Außerdem lernst du, die Regressionsgerade zu visualisieren.
Lernziele:
Du lädst Referenzdatensätze aus dem Modul Scikit-learn in das Programm
Du teilst einen Datensatz mit einer Hilfsfunktion in eine Trainings- und eine Testmenge auf
Du trainierst ein Regressionsmodell für einen gegebenen Datensatz
Du nutzt ein Regressionsmodell, um für Beobachtungen der Testmenge Werte für die Zielgröße vorherzusagen

= Information zum Kurs =
Der Online-Kurs „KI für Alle: Einführung in die Künstliche Intelligenz” @heicad vermittelt in kurzen Lernvideos die Grundlagen Künstliche Intelligenz. Dabei lernt man ein Algorithmus programmiert wird, aber auch, was du mit KI bei deiner Arbeit, ob in der Forschung oder in einem Anwendungsfeld in der Praxis, bewirken kannst. Darüber hinaus werden die unterschiedlichen Einflüsse von KI auf den Alltag und verschiedene Lebens- sowie Forschungsbereiche beleuchtet und hinterfragt, welche Folgen daraus für die Gesellschaft resultieren.

= Informationen zum Video =
Autor*in: Dr. Ann-Kathrin Selker
Dieses Video wurde als OER-Material auf Twillo veröffentlicht:

= Disclaimer =
Dieses Transkript wurde im Rahmen des Projekts ai4all des Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf unter der Creative Commons Lizenz CC-BY 4.0 veröffentlicht. Ausgenommen von der Lizenz sind die verwendeten Logos, alle in den Quellen ausgewiesenen Fremdmaterialien sowie alle als Quellen gekennzeichneten Elemente.