100 Days Of ML Code：Day3-Multiple Linear Regression

最新推荐文章于 2024-08-08 07:27:26 发布
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#多元线性回归

这篇博客是100天机器学习挑战的第3天内容，主要讨论了多元线性回归。作者介绍了数据预处理的重要性，特别是独热编码的概念和作用，以避免模型对类型数据的错误处理。在预处理阶段，使用OneHotEncoder进行了独热编码。接着，文章提到了训练和预测步骤，但未详细展开。最后，提供了完整的代码链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

100天机器学习挑战汇总文章链接在这儿。

目录

Step 1：数据预处理

Step 2：训练

Step 3：预测

最后：全部代码

 

上图中介绍了线性回归中涉及到的重要的概念，如多重共线性、哑变量等，便于阅读我做了批注。

具体的内容可以复习我的这篇文章。

Day3的coding与Day2的十分类似，可以作为参考。

Step 1：数据预处理

这里相比于Day2来说，多用到了一个OneHotEncoder函数：

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ts12_Multi-step Forecast_sktime_bold_Linear Regress_sMAPE MASE_warn_plotly acf vlines_season_summary
Linli522362242的专栏
01-12 1910
Linear_Elastic Net_Ridge_Huber_Lasso Regression_ForecastingHorizon_Deseasonalizer_Detrender_NaiveForecaster_ make_reduction _TransformedTargetForecaster_test_heteroskedasticity_test_serial_correlation_bse(std err)_SARIMAX
【ISE3002: Planning of Production and Service Systems】
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09-20 875
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100 Days Of ML Code 学习笔记-Day 1
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09-04 658
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08-21 121
Day3_Multiple_Linear_Regression(多元线性回归) 本文引用自 Multiple_Linear_Regression, 对其中内容进行了评注与补充说明。 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。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。线性回归是回归分析中最为常用的一种方法，线性回归是利用数理统...
100-Days-Of-ML-Code（Day4/5/6--LogisticRegression）
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08-13 518
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100 Days Of ML Code：Day2-Simple Linear Regression（一元线性回归）
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08-06 600
100天机器学习挑战汇总文章链接在这儿。 目录 Step 1：数据预处理 Step 2：对训练集应用简单的线性回归模型 Step 3：预测结果 Step 4：绘图 最后：全部代码 Step 1：数据预处理 这一段参见Day1的内容，数据预处理。 import pandas as pd df = pd.read_csv('studentscores.csv') # p...
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《机器学习100天》学习笔记——Day 3_Multiple_Linear_Regression(多元线性回归）
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03-29 464
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# Machine Learning Methods in Time Series Prediction When analyzing and predicting time series data, autoregressive models (Autoregressive, AR) are powerful tools.... Understanding the basics of a
100-Days-Of-ML-Code（Day_01）完整理解
hanjushi2的博客
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