python lgbmclassfier的自变量可以为分类变量吗_机器学习之利用Python进行简单线性回归分析...

前言：在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性，有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能/机器学习/深度学习、相关分析/因果分析/回归分析等易混淆的概念进行区分，最后结合案例介绍如何利用Python进行简单线性回归分析。

一、机器学习

1.1什么是机器学习

谈到机器学习，人们会很容易联想到人工智能和深度学习，我们通过这三个概念的对比来说明三者的区别和联系。

人工智能Artificial Inteligence：这个概念早在1956年就被提出，当时科学家梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有像人类智慧特性的机器。目前，AI的分支很多，诸如专家系统、机器学习、自然语言处理以及推荐系统等。

机器学习Mechine Learning：机器学习是实现人工智能的一种方法，是使用算法解析数据、并从中学习，然后对真实世界中事件作出决策或预测。机器学习是通过大量数据来“训练”算法模型，利用算法从数据中学习如何完成任务。学习方法可以分为：监督学习（如分类）、无监督学习（如聚类）等。（下面介绍一些基础概念）

• 学习(learning)：是指找到特征(feature)和标签(label)的映射(mapping)关系。
• 有监督学习(supervised learning)：不仅将训练数据（特征）丢给计算机，还把分类的结果（数据具有的标签）也一并丢给计算机分析，如分类和回归；
• 无监督学习(unsupervised learning)：只提供训练数据（特征），不给结果（标签），计算机只能利用其计算能力分析数据的特征，然后得到一些数据集合，集合内的数据在某些特征上相同或相似，如聚类分析；
• 半监督学习(semi-supervised learning)：给计算机大量训练数据与少量分类结果（具有同一标签的集合）。
• 聚类(clustering)：无监督学习的结果，聚类的结果将产生若干组集合，同集合中对象彼此相似，与其他集合中对象相异。
• 分类(classification)与回归(regression)：有监督学习的两大应用，其区别在于分别产生离散或连续的结果（分类及回归方法的区别在下文中有较详细分析）。

起名困难症用户：机器学习之利用Python进行逻辑回归分析​zhuanlan.zhihu.com

深度学习Deep Learning：深度学习是机器学习的一种方法，其本身会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。

人工智能、机器学习、深度学习三者的关系

1.2机器学习的步骤

利用机器学习方法分析、解决问题的过程可分为五个步骤：

机器学习主要步骤

1.提出问题

明确要分析的问题，为后续的机器学习过程提供目标。

2.理解数据（采集并查看数据）

采集数据（根据研究问题采集数据）；导入数据（从不同数据源读取数据）；查看数据信息（描述统计信息、数据缺失值、异常值情况等，可以结合具体图表来直观查看数据）。