21、机器学习回归算法详解与应用

机器学习回归算法详解与应用

在机器学习领域，回归算法是解决诸多实际问题的重要工具。本文将详细介绍几种常见的回归算法，并通过具体案例展示它们的应用。

回归算法挑战介绍

在处理连续变量时，如温度和销售数据，我们通常会使用回归器而非分类器。为了测试不同回归算法的性能，我们提出了一个回归器挑战：根据车辆的特征预测其每加仑英里数（MPG）。

历史数据集包含以下特征：
| 名称 | 类型 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| NAME | 类别 | 标识特定车辆 |
| CYLINDERS | 连续 | 气缸数量（4 到 8 个） |
| DISPLACEMENT | 连续 | 发动机排量（立方英寸） |
| HORSEPOWER | 连续 | 发动机马力 |
| ACCELERATION | 连续 | 从 0 加速到 60 英里每小时的时间（秒） |

目标标签是连续变量 MPG，表示每辆车的每加仑英里数。

数据处理流程

为了解决回归器挑战，我们需要设计一个可复用的数据处理管道。具体步骤如下：
1. 导入数据集 ：

import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/neurals/data/data/auto.csv')