ML_Multiple Linear Regression
机器学习100天系列学习笔记 机器学习100天(中文翻译版)机器学习100天(英文原版）
第一步：导包
#Step 1: Data Preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
第二步：导入数据
#Step 2: Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('D:/daily/机器学习100天/100-Days-Of-ML-Code-中文版本/100-Days-Of-ML-Code-master/datasets/50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[ : , :-1].values
Y = dataset.iloc[ : , 4 ].values
第三步：编码
#Step 3: Encoding Categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X_3 = labelencoder.fit_transform(X[:,3])
X[:,3] = X_3
print(X_3)
State = X[:,3]
State = State.reshape(-1,1) # 转换为多行一列的形式
env = OneHotEncoder(categories = 'auto').fit(State)
res = env.transform(State).toarray()
X = np.hstack((X[:, :3], res)) # OneHot后的最后一列与之前两列拼接起来
打印：
X_3
[2 0 1 2 1 2 0 1 2 0 1 0 1 0 1 2 0 2 1 2 0 2 1 1 2 0 1 2 1 2 1 2 0 1 0 2 10 2 0 0 1 0 2 0 2 1 0 2 0]
res
[[0. 0. 1.][1. 0. 0.][0. 1. 0.][0. 0. 1.][0. 1. 0.][0. 0. 1.]
......
即2的独热编码为[0,0,1]，0的独热编码为[1,0,0]，1的独热编码为[0,1,0]。
第四步：避免虚拟变量陷阱
#Step 4: Avoiding Dummy Variable Trap
X = X[ : , :3]
第五步：划分训练集、测试集
#Step 5: Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)
第六步：多重线性回归拟合
#Step 6: Fitting Multiple Linear Regression to the Training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, Y_train)
第七步：预测
#Step 7: Predicting the Test set results
y_pred = regressor.predict(X_test)
第八步：回归性能指标
#Step 8: regression evaluation
from sklearn.metrics import r2_score
print(Y_test)
print(y_pred)
print(r2_score(Y_test, y_pred))
打印：0.9393955917820571
R2 决定系数（拟合优度），模型越好：r2→1；模型越差：r2→0
完整代码：
#Day 3: Multiple Linear Regression 2022/4/6#Step 1: Importing the libraries
import pandas as pd
import numpy as np#Step 2: Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('D:/daily/机器学习100天/100-Days-Of-ML-Code-中文版本/100-Days-Of-ML-Code-master/datasets/50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[ : , :-1].values
Y = dataset.iloc[ : , 4 ].values#Step 3: Encoding Categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X_3 = labelencoder.fit_transform(X[:,3])
X[:,3] = X_3
print(X_3)
State = X[:,3]
State = State.reshape(-1,1) # 转换为多行一列的形式
env = OneHotEncoder(categories = 'auto').fit(State)
res = env.transform(State).toarray()
X = np.hstack((X[:, :3], res)) # OneHot后的最后一列与之前两列拼接起来#Step 4: Avoiding Dummy Variable Trap
X = X[ : , :3]
print(X)
#Step 5: Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)#Step 6: Fitting Multiple Linear Regression to the Training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, Y_train)#Step 7: Predicting the Test set results
Y_pred = regressor.predict(X_test)#Step 8: regression evaluation
from sklearn.metrics import r2_score
#print(Y_test)
#print(Y_pred)
print(r2_score(Y_test, Y_pred))
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