18、机器学习中的预测模型与评估

机器学习中的预测模型与评估

在机器学习领域，我们常常需要构建模型来预测各种结果。下面将详细介绍线性回归模型的构建、评估，以及朴素贝叶斯分类等相关内容。

线性回归模型的构建与解读

首先，我们来构建一个简单的线性回归模型，以预测自行车的租赁数量。代码如下：

linreg = LinearRegression()  
linreg.fit(X, y)  
print(linreg.intercept_)  
print(linreg.coef_)  

这里， linreg.intercept_ 得到的是截距（Beta_0），值为 6.04621295962，可近似为 6.04。它表示当温度（自变量 X）为 0°C 时，预测的自行车租赁数量（因变量 y）。也就是说，在 0°C 时，预计会有 6 辆自行车被使用。

而 linreg.coef_ 得到的是系数（beta 参数），值为 [ 9.17054048] 。这个系数表明，温度每升高 1°C，自行车租赁数量平均大约增加 9 辆。不过，要注意的是，这里体现的是相关性，而非因果关系。相关性只是表明两个变量会一起变化，但不能说明一个变量的变化导致了另一个变量的变化。

相关性与因果性

在上述例子中，温度系数 B1 为 9.17，显示出温度和自行车租赁数量之间存在正相关关系，即温度升高，自行车租赁数量也增加。但我们不能就此得出温暖的天气导致更多人租自行车的结论，要确定因果关系，需要进行控制实验设计或