Python实现回归分析预测

本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库进行回归分析预测,以波士顿房价数据集为例,通过线性回归模型进行训练、预测,并用R2得分评估模型效果。

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Python实现回归分析预测

在数据分析和机器学习领域中,回归分析是一种重要的预测方法。回归分析通过找到多个自变量与因变量之间的关系来预测一个或多个因变量的值。

Python是一种非常受欢迎的编程语言,其强大的数据分析和机器学习库使其成为进行回归分析的理想选择。在本篇文章中,我们将使用Python对回归分析进行预测,并演示如何在Python中实现回归分析。

我们将使用scikit-learn(一种开源的Python机器学习库)中的“波士顿房价”数据集。该数据集包含506个样本,每个样本包含13个输入特征。我们的任务是根据这些输入特征预测房价。

首先,我们需要加载数据集并分割成训练集和测试集。下面是代码:

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集</
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