#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🔵 فاز ۳ – قسمت ۳: رگرسیون خطی (Linear Regression) 📈🤖رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینه.مدل تلاش می‌کنه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها یک خط رابطه پیدا کنه.اگه ورودی تغییر کرد، از روی اون خط مقدار جدید رو پیش‌بینی می‌کنه. 😎 ✨ رگرسیون خطی یعنی چی؟فرض کن یک نمودار داری که روی محور افقی «متراژ خانه» و روی محور عمودی «قیمت» قرار گرفته.نقاط مختلف پخش شدن، ولی یک خط راست می‌تونه نزدیک‌ترین مسیر به همه نقاط باشه.اون خط همان مدل رگرسیون خطی است. 📌 مدل چه کاری انجام می‌دهد؟مدل یک فرمول مثل زیر می‌سازد:Price = a * Area + bکه مقدار a و b را از روی داده‌های واقعی یاد می‌گیرد. 🤔 چند مثال کاربردی* پیش‌بینی قیمت خانه* پیش‌بینی حقوق بر اساس سابقه* پیش‌بینی قد بچه بر اساس قد والدین* پیش‌بینی فروش ماه آینده فروشگاههمه با یک «خط» ساده شروع می‌شود! 🧪 یک مثال کوتاه با Scikit-learnfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)predictions = model.predict(X_test)در همین چند خط:* مدل ساخته شد* آموزش دید* و روی داده‌های جدید پیش‌بینی کرد ✔️ 🎯 نکته مهمرگرسیون خطی فقط رابطه‌های ساده و خطی رو خوب یاد می‌گیره.برای الگوهای پیچیده‌تر در قسمت‌های بعدی می‌ریم سراغ مدل‌های حرفه‌ای‌تر 🔥👀 قسمت بعدی: آشنایی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) 🔍🗂 مرکز آموزش پایتون➖➖➖➖➖➖➖➖🚀@pythonchallenge