29、机器学习中的朴素贝叶斯与线性回归算法详解

机器学习中的朴素贝叶斯与线性回归算法详解

1. 数据预处理与管道模型

在机器学习中，数据预处理是一个关键步骤。常见的数据预处理操作包括使用均值填充缺失值、将特征转换为二次形式，然后进行线性回归拟合。为了简化这种处理流程，Scikit - Learn 提供了管道对象。以下是具体的操作步骤：
1. 导入必要的库和创建管道模型

from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = make_pipeline(Imputer(strategy='mean'),
                      PolynomialFeatures(degree=2),
                      LinearRegression())

2. 模型训练与预测

# 假设 X 是包含缺失值的特征矩阵，y 是目标向量
model.fit(X, y)
print(y)
print(model.predict(X))

这个管道模型看起