linear-regression-model 0.2

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Modelo de Regresión Lineal Simple

Descripción

Proyecto de prueba para explicar cuáles son los pasos que se deben seguir para la creación de una librería en Python usando como herramienta PYPI para almacenar los metadatos y distribuirlos.

Pasos a seguir

Link para leer el artículo en Medium: ¿Cómo crear una librería en Python?

Instalación

Puedes instalar la librería 'linear_regression_model' usando pip.

pip install linear_regression_model

Uso

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo utilizar la librería:

from linear_regression_model import linear_regression
from linear_regression_model import linear_regression_plot

# Importar datos de prueba
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_diabetes
data_x, data_y = load_diabetes(return_X_y=True)

data_x = pd.DataFrame(data_x)
data_y = pd.DataFrame(data_y).rename(columns = {0:'Target'})
data = pd.concat([data_x, data_y], axis = 1)

# Aplicar la primera función
data_regression = linear_regression(data = data, X = 1, y = 'Target')
data_regression

# Aplicar la segunda función
linear_regression_plot(data_predictions = data_regression, X = 1, y = 'Target')

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE.md para más detalles.

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