这篇博客探讨了回归分析在预测分析和因果关系发现中的应用，重点关注线性回归和逻辑回归。通过sklearn库，介绍了如何快速实现线性回归模型，包括LinearRegression的常用方法，并使用波士顿房价数据集进行实例演示。接着，文章转向逻辑回归，讲解了数据预处理和模型应用，最后通过一个研究生录取案例展示了逻辑回归的实际应用。
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技
➢ LinearRegression 的构造方法：
➢ sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True #默认值为 True，表示 计算随机变量，False 表示不计算随机变量, normalize=False #默认值为 False， 表示在回归前是否对回归因子 X 进行归一化)
➢ LinearRegression 的属性有：coef_和intercept_。 coef_存储w1 到wp 的值，与X 的维数一致。intercept_存储w0（b）的值。
术通常用于预测分析以及发现变量之间的因果关系。
使用回归分析的好处良多。具体如下：
1. 它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2. 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量
之间联系。
线性回归
线性回归模型如下式子所示：
其中权重wi和常数项b是待定的。这意味着将输入的自变量按一定的比例加权求和，得到预测值输出。
使用sklearn快速实现线性回归模型：
➢ sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归➢ LinearRegression 的构造方法：
➢ sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True #默认值为 True，表示 计算随机变量，False 表示不计算随机变量, normalize=False #默认值为 False， 表示在回归前是否对回归因子 X 进行归一化)
➢ LinearRegression 的属性有：coef_和intercept_。 coef_存储w1 到wp 的值，与X 的维数一致。intercept_存储w0（b）的值。
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