【Python数据挖掘课程】五.线性回归知识及预测糖尿病实例

最新推荐文章于 2025-03-17 10:01:08 发布
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分类专栏： 知识图谱、web数据挖掘及NLP 文章标签： 数据挖掘 python 线性回归 sklearn LinearRegression
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本文介绍了Python实现一元线性回归的知识，包括数据集介绍、线性回归概念、LinearRegression的使用方法，以及通过糖尿病数据集进行实例预测。文章推荐了多个学习资源，并提供了优化后的代码示例。

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        今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容：
        1.机器学习常用数据集介绍
        2.什么是线性回顾
        3.LinearRegression使用方法
        4.线性回归判断糖尿病
        前文推荐：
       【Python数据挖掘课

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【python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享
杨秀璋的专栏
11-26 2万+
这是《Python数据挖掘课程》系列文章，也是我这学期大数据金融学院上课的部分内容。本文主要讲述和分享线性回归作业中，学生们做得比较好的四个案例，经过我修改后供大家学习，内容包括： 1.线性回归预测Pizza价格案例 2.线性回归分析波士顿房价案例 3.随机数据集一元线性回归分析和三维回归分析案例 4.Pizza数据集一元线性回归和多元线性回归分析本篇文章为初始篇，基础文章
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
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07-03 4万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
python实现大数据挖掘分析案例
ducanwang的博客
02-26 595
注意：上述代码只是一个简单的示例，并没有涵盖所有的大数据挖掘分析步骤和技巧。此外，对于非常大的数据集，可能还需要使用分布式计算框架（如Apache Spark）来处理数据。大数据挖掘分析通常涉及处理大量数据，从中提取有价值的信息，并使用这些信息来解决问题或获得洞察。假设我们有一个电商网站，用户在该网站上购买了各种商品。我们有一个大型数据集，其中包含每个用户的购买记录，包括商品ID、购买时间、购买数量、用户ID等。：分析用户的购买行为，找出最受欢迎的商品、用户的购买习惯以及潜在的关联规则。
【scikit-learn】sklearn.datasets.load_diabetes() 函数：糖尿病回归数据集
最新发布
彬彬侠的博客
03-17 408
load_diabetes()是sklearn.datasets提供的糖尿病回归数据集，用于回归任务，适用于机器学习算法测试和回归问题研究。load_diabetes()提供了442个样本，用于回归任务，适用于糖尿病预测、特征工程研究。数据已标准化，需要逆变换回原始数值以进行可解释性分析。
线性回归-糖尿病预测
weixin_48434899的博客
03-29 1万+
实验内容:糖尿病预测 diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 该数据集共442条信息，特征值总共10项, 如下: age:年龄 sex:性别 bmi(body mass index):身体质量指数，是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标，理想BMI(18.5~23.9) = 体重(单位Kg) ÷ 身高的平方 (单位m) bp(blood pressure):血压（平均血压） s1,s2,s3,s4,s4,s6:六种血清的化验数据，是血液
python数据挖掘分析案例_基于Python的Titanic【案例分析】
weixin_40007548的博客
11-20 4201
这次数据分析的案例是，经典的数据分析案例——泰坦尼克号生还预测。本案例的分析思路包括以下三个部分：数据集描述与来源展示数据分析过程明确分析问题、理解数据数据清洗数据探索性分析数据建模与分析模型选择与结果输出数据分析总结数据集描述与来源这次的数据是Kaggle官方提供的Titanic:Machine Learning from Disaster。Titanic : Machine Learning ...
python数据挖掘分析案例python_Python 数据挖掘实例 决策树分析
weixin_39901404的博客
12-01 1708
友情提示：此篇文章大约需要阅读 7分钟57秒，不足之处请多指教，感谢你的阅读。安装Anaconda Python集成环境下载环境anaconda下载选择安装环境下载过程中使用默认，但有一个页面需要确认，如下图。anaconda选择页面第一个勾是是否把 Anaconda 加入环境变量，这涉及到能否直接在 cmd中使用 conda、jupyter、 ipython 等命令，推荐打勾。第二个是是否设置 ...
亲和性分析
仰望星空
04-20 1911
亲和性分析示例 亲和性分析根据样本个体性之间的相似度，确定关系的亲疏，应用场景如下： 向网站用户提供多样化的服务和定向投放广告 向用户推荐电影和商品的同时，销售小玩具 根据基因寻找有亲缘关系的人 商品推荐 商品推荐思路：如梦经常一起购买的两件商品，以后也很可能会同时购买。即： 如果一个人购买了商品X，那么他也很有可能购买商品Y。 实例分析 本次使用的数据集...
05.线性回归知识及预测糖尿病实例1
08-03
在Python数据挖掘中，sklearn库提供了一些内置数据集，例如波士顿房价数据集、鸢尾花数据集和糖尿病数据集。这些数据集通常用于教学和实验，因为它们已经整理好并且易于理解。例如，糖尿病数据集包含442个样本，每个...
【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一
Lenhart001的博客
09-18 2852
（详细描述数据集：如特征属性名称及意义、记录数等）（写出项目中涉及的主要算法原理及模型评价方法）
Python数据挖掘：线性回归预测糖尿病
"这篇教程介绍了线性回归的基本概念和在Python中的应用，特别是...这篇教程为初学者提供了一个实战性的线性回归入门指南，通过实际的糖尿病预测问题，帮助读者掌握如何在Python中运用线性回归模型进行数据分析和预测。
Python金融数据挖掘案例分析zip
12-30
主要是对于北京市的二手房信息进行分析和预测，分别对于二手房价格和面积、朝向等锋面展开了叙述，进行数据的挖掘分析和可视化，（本资源包括代码、数据。word实验报告）
python数据挖掘分析案例python_吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战（4）——python数据处理工具：Pandas...
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12-01 766
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用python实现数据挖掘案例
ducanwang的博客
01-22 880
目标：根据鸢尾花的特征将其分为三类，并预测未知样本的类别。数据集：鸢尾花数据集（Iris dataset）
python数据挖掘与分析实战_吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战（5）——python数据可视化...
weixin_39850599的博客
11-20 503
# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C...
python用于数据分析的案例,python数据分析案例教程
2401_84668251的博客
05-01 1100
定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题python爱心代码加人名。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。
Python数据挖掘学习5假设分析（一个小样例）
任萌新的小生活
04-11 379
1.定义：是推断统计的最后一步，是依据一定的假设条件由样本推断总体的一种方法。 2.基本思想：反证法。 3.具体步骤： 例： 1.H0:样本是符合均值500克，标准差2克的正态分布的。 2.假设检验量： 3.显著性水平：0.05 4.计算检验...
Python数据挖掘实例(实时更新)
yu123zi123lin123的博客
08-15 1万+
数据挖掘
Python数据分析的案例。。
Rocky
12-13 1万+
本文来源于数据《Python数据分析》动物书 。。 分享一下电子版本的下载地址： git@github.com:hashmapybx/learn_python.git  这里可以下载到对应的pdf版本。 下面开始numpy的学习： # coding: utf-8 # In[10]: import numpy as np arr1 = np.array([[[1,2,3], [3,4,5]...
基于Jupyter notebook实现糖尿病病情预测系统系统模块设计 要求：主要介绍本系统各模块的功能。
06-09
好的，让我来介绍一下本系统各模块的功能。 1. 数据获取模块：该模块的主要功能是从数据源获取糖尿病患者的相关数据，包括年龄、BMI 值、血糖水平、血压等指标。数据源可以是本地文件系统、数据库或者网络上的数据接口。该模块可以根据用户需求，灵活选择数据源，并对数据进行简单的预处理，如去重、格式转换等。 2. 数据预处理模块：该模块的主要功能是对原始数据进行清洗、处理和转换，包括数据的缺失值填充、异常值处理、特征工程等。其中，缺失值填充可以采用均值、中位数、众数等方法进行填充；异常值处理可以采用删除、替换等方法进行处理；特征工程可以采用特征选择、特征提取等方法进行处理。处理后的数据可以保存在本地文件系统中，供后续模型训练使用。 3. 模型选择和训练模块：该模块的主要功能是选择适合的机器学习算法，并采用交叉验证等方法对模型进行训练和优化。常用的机器学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。在模型训练过程中，需要对模型进行优化，主要包括调整模型参数、特征选择等方法。 4. 模型评估和测试模块：该模块的主要功能是对训练好的模型进行评估和测试，并输出预测结果。评估模型的指标通常包括准确率、精确率、召回率、F1 值等。在测试模型时，需要将预测结果与实际结果进行比较，从而评估模型的性能。 5. 可视化模块：该模块的主要功能是将预测结果以图表的方式展示，便于用户进行分析和理解。常用的图表包括散点图、柱状图、饼图等。通过可视化，用户可以更直观地了解糖尿病患者的病情，从而采取相应的措施。 以上就是本系统各模块的功能介绍。如果还有其他问题，请随时提出。
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