python线性回归预测模型源码
1.提出问题明确要分析的问题为后续的机器学习过程提供目标.2.理解数据采集并查看数据采集数据根据研究问题采集数据导入数据从不同数据源读取数据查看数据信息描述统计信息数据缺失值异常值情况等可以结合具体图表来直观查看数据.3.数据清洗数据预处理数据预处理是数据分析过程中关键的一环数据质量决定了机器学习分析的上限而具体采用的算法和模型只是逼近这个上限.包括缺失数据处理异常值处理数据类型转换列名重命名数据排序选择子集特征工程等步骤4.构建模型根据研究的问题以及数据的特点选择合适的算法将训练数据放入所选择的机器学习算法中构建相应的模型有时需要对多种算法模型进行比较甚至进行模型整合.5.模型评估利用测试数据对得到的模型效果进行评估具体评估指标依据研究的问题及采用的模型进行选择常用到的指标需根据模型的类型而定如分类模型常用准确率ROC AUC等而回归模型可以用决定系数等.
下载地址
用户评论
这个文件给出了实际案例中常见的线性回归预测模型代码，能够帮助读者更好地应用到实际问题中。
这份源码清晰明了，让人能够轻松理解线性回归的原理和实现方法。