【转载】用scikit-learn和pandas学习线性回归

最新推荐文章于 2024-07-16 15:41:33 发布

转载最新推荐文章于 2024-07-16 15:41:33 发布 · 489 阅读

该博客主要围绕使用scikit-learn和pandas进行回归回归学习展开，虽内容仅给出链接，但可推测是关于利用这两个工具在信息技术领域开展回归学习的相关知识。

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Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

windowshht的博客

11-11

317

在本文中,我们学习了如何使用Scikit-learn库训练一个简单的线性回归模型。我们从数据准备、模型训练、模型评估,到模型优化等各个步骤进行了详细介绍。线性回归是机器学习中最基础也最常用的算法之一,在很多实际应用场景中都有广泛应用。希望通过本文的介绍,您能够掌握使用Scikit-learn进行线性回归建模的基本流程,并能够根据实际需求对模型进行进一步优化和调整。如果您有任何问题或反馈,欢迎随时与我交流。祝您学习愉快!

Python中使用Scikit-learn进行线性回归分析的实用指南

最新发布

windowshht的博客

09-21

372

在本文中，我们详细介绍了如何使用Scikit-learn进行线性回归分析。我们从数据准备开始，经过数据可视化、模型训练、预测和评估，最终得到了一个简单的线性回归模型。通过这个过程，我们可以看到线性回归在实际应用中的基本步骤和方法。线性回归是一个强大的工具，适用于许多实际问题。掌握它的使用方法将为你在数据分析和机器学习的道路上打下坚实的基础。希望本文能对你有所帮助，鼓励你在实际项目中应用线性回归分析。

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Pandas及多特征的线性回归

qq_55068419的博客

05-19

761

上过上述对四种选取不同特征值结果的分析，绝对系数都大于了0.8拟合效果都相对不错，但四者相互比较可以发现拟合效果最好的是第四种模型，选取了AT、V、AP、RH四个特征值，其次是选取的AT、AP、RH三个特征值的模型，接着是选取AT、V、AP三个特征值的模型，选取V、AP、RH三个特征值的拟合效果最差，综上所述选取四个特征值的模型更好。通过改变特征值进行数据分析，得出不同的均方误差、R方、系数和截距，从而求出不同特征值所对应的线性回归方程模型。根据结果比对模型效果，填写“四【实验结果】”表格，得出结论。

python 多元线性回归 pandas_关于多元线性回归分析——Python&SPSS

weixin_39929723的博客

02-03

4433

原始数据在这里1.观察数据首先，用Pandas打开数据，并进行观察。import numpyimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinedata = pd.read_csv('Folds5x2_pp.csv')data.head()会看到数据如下所示：这份数据代表了一个循环发电厂，每个数据有5列，分别是:...

pandas 线性回归_使用Python，pandas和statsmodels通过线性回归预测房价

cumei1658的博客

07-09

5206

pandas 线性回归This post was originally published here 这篇文章最初发表在这里 In this post, we’ll walk through building linear regression models to predict housing prices resulting from economic activity. Topics...

用 Scikit-Learn 和 Pandas 学习线性回归

Jankin_luo的博客

05-10

390

代码如下：#encoding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets,linear_model data=pd.read_csv('ccpp1.csv')#导入数据 #print(data.head())#打印前五行数据 pr...

用scikit-learn和pandas学习线性回归

csshuke的专栏

07-13

566

from http://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html by 刘建平Pinard 十年码农，对数学统计学，数据挖掘，机器学习，大数据平台，大数据平台应用开发，大数据可视化感兴趣。对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据，定义问题

用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法

09-19

### 使用scikit-learn与pandas进行线性回归学习 #### 1. 获取数据与定义问题本节将详细介绍如何利用scikit-learn和pandas进行线性回归分析。线性回归是一种常用的统计方法，用于预测一个连续变量的输出值（目标...

精选资源

使用Python中的pandas和scikit-learn库进行线性回归模型的温度预测的完整示例代码（附详细操作步骤）.txt

08-21

在这个详细的指南中，我们将深入探讨如何使用Python中的pandas和scikit-learn库来构建一个线性回归模型，用于预测未来的温度变化。本教程不仅包括完整的示例代码，还提供了详细的解释，帮助初学者理解每个步骤的目的...

pandas—线性模型

qq_45286306的博客

05-30

1457

线性回归、多元回归

sklearn和pandas线性回归

lynn_001的博客

01-29

6350

原文链接 1. 获取数据，定义问题数据的介绍在这： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/ \qquad里面是一个循环发电场的数据，共有9568个样本数据，每...

Python实现线性回归算法，只使用python中的pandas和numpy库

weixin_54044641的博客

07-16

2199

这一篇来介绍以下最简单的模型就是线性回归，这是很多机器学习的起步算法，虽然简单，但是通过Python最基础的数据结构去实现，只是用基础的库包去实现，有利于提高我们的编程能力，接下来让我们一起来编写代码。当然，你想要读懂以下内容，你需要学习过Python基础，并有认识机器学习的一些基础概念，如目标函数、标准化、过拟合、梯度下降、评价指标等。也许你也可以在阅读过程中一步一步去认识它们。线性回归就是用一条线来解释自变量与因变量之间的关系。目标函数最小二乘法和梯度下降法。

pandas库实现线性回归拟合实践

m0_73291751的博客

04-02

3229

然后，我们可以通过 pandas 读取数据，使用 linregress 函数进行线性回归拟合。在这个例子中，我们使用 linregress 函数计算拟合直线的斜率和截距。这个函数返回的值中包含了很多统计信息，例如拟合直线的斜率、截距、相关系数、p 值等等。除了线性回归，pandas 库还可以配合其他的拟合函数（例如多项式回归、指数函数拟合等）进行拟合操作。在实现不同类型的拟合时，可以使用不同的科学计算库和拟合函数。通过上述代码，我们就可以得到拟合直线的斜率和截距。# 计算拟合直线的斜率和截距。

pandas 线性回归 特征预处理常见问题总结

m0_67391120的博客

03-21

858

一、数值特征处理 1.方法常见的数值特征处理方式：标准化，有很多种方法网上很多，可以自己去查，常见的有极差标准化法、Z-score标准化法等 2.目的经过标准化处理的数值特征，在模型训练时能够更快地收敛最佳值，加快模型的训练速度二、字符型特征处理（最常见问题） 1.原因对于字符型的特征，我们并不能将其直接传输网络模型中进行训练，需要对其进行编码成数值 2.方法常用两种编码方式：分类编码：当分类变量的取值之间有大小意义是，如【小学、初中、大学】，可以使用分类编码，将其编码为【0,1，2】独热编

多元线性回归(pandas/scikit-learn)

weixin_34341117的博客

03-04

277

import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression #数据1 tem16_1 = [3113,3122,3131,3137,3146,3149,3157,3166,3172,3178,31...

python 多元线性回归 pandas_python – pandas statsmodels中的多元线性回归：ValueError

weixin_32938207的博客

02-03

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当使用sm.OLS(y,X)时,y是因变量,X是自变量.在公式W~PTS oppPTS中,W是因变量,PTS和oppPTS是自变量.因此,使用y = NBA['W']X = NBA[['PTS', 'oppPTS']]代替X = NBA['W']y = NBA[['PTS', 'oppPTS']]import pandas as pdimport statsmodels.api as smNBA ...

用scikit学习和pandas学习线性回归

阳光zfc

04-09

354

【转】用scikit学习和pandas学习线性回归　　　　　　对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit学习来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。1.获取数据，定义问题　　　　没有数据，当然没法研究机器学习啦。:)这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。　　　　数据的介绍在这里：http : //archive.ics.uci.edu...

python 多元线性回归 pandas_用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法

weixin_39574287的博客

12-20

725

对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。1. 获取数据，定义问题没有数据，当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。里面是一个循环发电场的数据，共有9568个样本数据，每个数据有5列，分别是:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE...