21、数据科学中的分类变量与线性回归

数据科学中的分类变量与线性回归

在数据科学领域，分类变量和线性回归是非常重要的概念和工具。下面将详细介绍分类变量的操作以及线性回归的应用。

一、分类变量的操作

1.1 分类变量的定义

在数据科学中，分类变量是指从有限的取值集合中选取特定值的变量，其取值数量通常是固定的。很多开发者将分类变量称为枚举。分类变量的每个可能取值称为一个水平。

例如，对于汽车颜色这个变量，用户可以选择蓝色、红色或绿色。为了让计算机能够表示和有效计算，应用程序会为每个颜色分配一个数值，比如蓝色为 1，红色为 2，绿色为 3。

1.2 检查 Pandas 版本

在使用分类变量的示例时，需要确保系统中安装的 Pandas 版本至少为 0.23.0。可以使用以下方法检查版本：
- 代码检查 ：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

• 命令行检查 ：打开 Anaconda Prompt，输入 pip show pandas 并按 Enter。

如果版本较旧，可以使用以下命令进行更新：

pip install pandas --upgrade

在 Windows 系统中，可能需要以管理员身份运行 Anaconda