3、线性回归实战：从数据处理到模型部署

线性回归实战：从数据处理到模型部署

1. 线性回归模型构建流程

线性回归模型构建是一个系统性的过程，主要包含以下几个关键步骤：
- 数据收集 ：这是任何数据分析任务的首要步骤，数据来源多样，包括收集新数据、从数据库提取数据或使用存储库中的现有数据。以波士顿住房数据集为例，它包含了美国人口普查局收集的马萨诸塞州波士顿地区的住房信息。
- 数据探索与预处理 ：在建模之前，熟悉数据、了解其结构并进行清理至关重要。具体操作包括检查缺失值、移除或替换缺失值，以及将分类数据转换为适合模型的格式。波士顿住房数据集所有变量均为数值型且无缺失值，预处理相对简单。
- 模型拟合 ：数据准备好后，将数据划分为训练集和测试集，然后使用训练集来拟合模型。以下是Python代码示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
lm = LinearRegression()
lm.fit(X_train, y_train)

• 模型评估 ：拟合模型后，需要评估其性能。常用的评估指标有R平方、均方根误差（RMSE）