m0_59611146的博客

综上比较，可知一般线性回归模型拟合较好，预测数据准确率高于决策树回归。统一数据，不同模型，预测效果不同，可尝试多种模型进行训练预测。线性回归假设特征与输出之间存在线性关系，并通过最小化残差平方和来拟合最优的参数。线性回归容易理解和实现，但要求特征与输出之间的关系是线性的。决策树回归基于树的叶节点上的均值或中位数来预测输出。决策树回归易于解释和理解，但容易过拟合。

如果 'return_X_y' 为 True，则 （'data'， 'target'） 将是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。==============类 每类 10 个样本 ~180 个样本 共 1797 维 64 特征 整数 0-16 ============== 这是 UCI ML 手写数字数据集测试集的副本 https:archive.ics.uci.edumldatasetsOptical+Recognition+of+Handwritten+Digits。

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。序号属性单位1花萼长度）cm2Sepal.Width（花萼宽度）cm3Petal.Length（花瓣长度）cm4。

是基于基于NumPySciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包，具有：1.简单高效的数据分析工具2.可在多种环境中重复使用3.建立在NumpyScipy以及matplotlib等数据科学库之上4.开源且可商用的基于BSD许可它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具，是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，已经成为Python重要的机器学习库了，简称sklearn，支持包括分类、