Python机器学习预测+回归全家桶，再添数十种回归模型！这次千万别再错过了！...

截止到本期，一共发了3篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下：

1.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！

2.机器学习预测全家桶-Python，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！

3.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！

---

机器学习预测全家桶包含了哪些？

话不多说，直接看目录！

第一级文件夹：

第二级文件夹：

包含的数量之多，直呼过瘾！

---

最近有小伙伴后台留言，希望添加python代码的回归模型。

说到回归，很多小伙伴或许还不清楚回归和预测到底有什么区别。这里简单陈述一下：

回归和预测到底有什么区别

1、定义与性质

预测：通常指的是在给定一些输入变量的情况下，预测未来某个或某些事件的可能结果。

回归：是一种统计分析方法，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。

2、目标与结果

预测：主要目标是预测未来的数据或结果，不一定需要了解变量之间的具体关系。

回归：主要目标是描述和量化变量之间的关系，以及如何利用这些关系进行预测。

举个例子：

先说预测。在前几期中，用到了风电发电功率数据。

数据包含特征如下：测风塔10m风速(m/s) 、测风塔30m风速(m/s) 、测风塔50m风速(m/s) 、测风塔70m风速(m/s)、 轮毂高度风速(m/s) 、测风塔10m风向(°) 、测风塔30m风向(°) 、测风塔50m风向(°) 、测风塔70m风向(°)、 轮毂高度风向(°) 、温度(°) 、气压(hPa)、 湿度(%) 实际发电功率（mw）。部分数据截图如下：

在预测的时候，就是利用已知时刻（假设是前5天）的特征量去预测未来还没发生的某一时刻或未来某几个时刻（假设是第6天，或者6~10天）的发电功率。

---

再说回归。本期介绍一种用于回归的UCI《共享电车租赁数据集》。该数据集来自波尔图大学实验室，特征变量有季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，目标值为租赁自行车总数。数据部分截图如下：

最后一列为共享单车的租赁数。

在做回归分析的时候，就是利用当前时刻的特征量去预测当前时刻的自行车租赁数量。目的是为了建立特征值与变量值的一种关系。做回归的时候，不涉及去预测未来某时刻的这种情况。

讲到这里，想必大家应该明白了吧！

---

Python代码的回归模型结果展示

随机挑选几种模型进行展示：

Bagging模型：

CNN-Bigru-Attention模型

Xgboost模型：

CNN-LSTM-Attention模型

已将本文模型添加至全家桶中。

机器学习python全家桶代码获取

https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty

识别此二维码也可跳转全家桶

或点击下方阅读原文获取此全家桶。

---

记住此链接：

https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty

后续有更新直接进入此链接，即可下载最新的！