Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!

Что такое множественная линейная регрессия? Как работает множественная линейная регрессия? Чем множественная линейная регрессия отличаеться от обычной регрессии в Python? --- На все эти вопросы я отвечу! *В видео я вместо Множественная линейная регрессия говорил просто Мультилинейная регрессия. Это одно и тоже, просто я вот такой) Кстати вот тайм-коды: 00:00 Линейная регрессия и какие недостатки 00:38 Как нам пригодиться множественная линейная регрессия 00:52 Множественная линейная регрессия vs Линейная регрессия 01:53 Переходим в Jupyter Notebook 03:01 Загружаем бостонский датасет 05:32 Визуализируем данные и корреляции 11:38 Обучаем нашу Множественная линейную регрессию 13:06 Логарифмическое преобразование 16:00 Мультиколинеарность 16:00 Визулизируем Residuals (остатки) 23:30 Предсказываем с доверительным интервалом