python多元回归

Python多元回归实现教程

一、整体流程

下面是实现Python多元回归的步骤，以及每一步需要做的事情：

gantt
    title Python多元回归实现流程
    section 准备数据
    数据收集       :a1, 2022-01-01, 3d
    数据清洗       :a2, after a1, 2d
    section 模型建立
    数据标准化     :b1, after a2, 3d
    拆分训练集和测试集  :b2, after b1, 2d
    模型训练       :b3, after b2, 3d
    section 模型评估
    预测数据       :c1, after b3, 3d
    评估模型       :c2, after c1, 2d

二、具体步骤及代码

1. 准备数据

数据收集

# 代码
# 导入所需库
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

数据清洗

# 代码
# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)

2. 模型建立

数据标准化

# 代码
# 导入所需库
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 初始化标准化器
scaler = StandardScaler()

# 标准化数据
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

拆分训练集和测试集

# 代码
# 导入所需库
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

模型训练

# 代码
# 导入所需库
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

3. 模型评估

预测数据

# 代码
# 预测数据
predictions = model.predict(X_test)

评估模型

# 代码
# 导入所需库
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

三、总结

通过上述步骤，我们成功实现了Python多元回归模型的建立和评估。希望这篇教程对你有所帮助，祝你在数据分析的道路上越走越远！

pie
    title 模型评估结果分布
    "正确率" : 75
    "错误率" : 25

以上就是Python多元回归的实现教程，希望对你有所帮助！