【人工智能】多元线性回归模型举例及python实现方式

阿寻寻

于 2024-01-24 15:59:10 发布

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分类专栏：人工智能文章标签：人工智能线性回归 python

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本文通过实例详细讲解了如何使用Python构建多元线性回归模型，涉及数据预处理、特征缩放、梯度下降等关键步骤，用于预测员工薪资。通过对年限、学历、城市的编码和处理，最终得出最佳的薪资预测模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

比如你做了一个企业想要招人，但是不知道月薪应该定在多少，你做了一个月薪和收入的调研，包括年限、学历、地区和月薪

在这里插入图片描述
做一个月薪=w1年限+w2学历+w3*城市+…+b的工作年限和薪资的多元线性模型，然后找出最适合线性模型的直线-成本函数、梯度下降方式，来预估你可以每个月给员工发薪资是的多少

一、导入数据

# 导入数据
import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/GrandmaCan/ML/main/Resgression/Salary_Data2.csv"
data = pd

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