Data Analysis
Продвинутый инструмент регрессионного анализа для выполнения линейного регрессионного анализа, расчета регрессионной статистики и составления прогнозов. Идеально подходит для статистического моделирования, анализа тенденций, прогнозирования и понимания отношений между переменными. Возможности: - Простая линейная регрессия (y = mx + b) - Поддержка множественной линейной регрессии - Расчет коэффициентов регрессии - Проверка статистической значимости - R-квадрат и скорректированный R-квадрат - Анализ остатков и диагностика - Интервалы прогнозирования и доверительные интервалы - Обнаружение выбросов в регрессии - Метрики валидации модели - Визуальная диагностика регрессии - Поддержка преобразования данных Общие случаи использования: - Прогнозирование продаж и анализ тенденций - Финансовое моделирование и оценка рисков - Научные исследования и проверка гипотез - Контроль качества и оптимизация процессов - Маркетинговый анализ и анализ ROI - Медицинские и биологические исследования
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/regression-analyzer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputData":"sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1","targetColumn":"sales","featureColumns":"advertising, price, season\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns","regressionType":"multiple","confidenceLevel":"0.95","handleMissing":"remove","outlierMethod":"none","includeIntercept":true,"standardizeFeatures":false,"generatePredictions":false,"predictionData":"advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2","includeDiagnostics":true,"decimalPlaces":4}'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/regression-analyzer| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Да | — |
| targetColumn | text | Да | — |
| featureColumns | textarea | Нет | — |
| regressionType | select | Нет | — |
| confidenceLevel | select | Нет | — |
| handleMissing | select | Нет | — |
| outlierMethod | select | Нет | — |
| includeIntercept | checkbox | Нет | — |
| standardizeFeatures | checkbox | Нет | — |
| generatePredictions | checkbox | Нет | — |
| predictionData | textarea | Нет | CSV data for making predictions (must include same feature columns as training data) |
| includeDiagnostics | checkbox | Нет | — |
| decimalPlaces | number | Нет | Number of decimal places for regression coefficients and statistics |
Текстовый результат
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-regression-analyzer": {
"name": "regression-analyzer",
"description": "Продвинутый инструмент регрессионного анализа для выполнения линейного регрессионного анализа, расчета регрессионной статистики и составления прогнозов. Идеально подходит для статистического моделирования, анализа тенденций, прогнозирования и понимания отношений между переменными.\n\nВозможности:\n- Простая линейная регрессия (y = mx + b)\n- Поддержка множественной линейной регрессии\n- Расчет коэффициентов регрессии\n- Проверка статистической значимости\n- R-квадрат и скорректированный R-квадрат\n- Анализ остатков и диагностика\n- Интервалы прогнозирования и доверительные интервалы\n- Обнаружение выбросов в регрессии\n- Метрики валидации модели\n- Визуальная диагностика регрессии\n- Поддержка преобразования данных\n\nОбщие случаи использования:\n- Прогнозирование продаж и анализ тенденций\n- Финансовое моделирование и оценка рисков\n- Научные исследования и проверка гипотез\n- Контроль качества и оптимизация процессов\n- Маркетинговый анализ и анализ ROI\n- Медицинские и биологические исследования",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=regression-analyzer",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "regression-analyzer",
"arguments": {
"inputData": "sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1",
"targetColumn": "sales",
"featureColumns": "advertising, price, season\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns",
"regressionType": "multiple",
"confidenceLevel": "0.95",
"handleMissing": "remove",
"outlierMethod": "none",
"includeIntercept": true,
"standardizeFeatures": false,
"generatePredictions": false,
"predictionData": "advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2",
"includeDiagnostics": true,
"decimalPlaces": 4
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]