西安python培训价格
1、 预测型数据分析:回归、分类和聚类3.1回归:对数值型变量进行预测
例子:预测股票、房价、空气质量
分析两组变量之间的关系
x:自变量(特征)
y:因变量
通过x,预测y : f(x)=y
x:房子大小;y:房子价格
回归经典方法线性回归
监督学习:已有一些训练样本(训练集),同时知道x和y
OLS(Ordinary Least Squares):使得预测的y和真实的y在训练集上误差的平方最小
以鸢尾花数据集为例
#导入数据集
import pandas as pd
url = 'https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data'
df = pd.read_csv(url)
df
#观察数据集,变量之间的关系需要借助经验及专业知识
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.regplot(x="petal_width",y="petal_length",data=df)
#训练模型,得出截距和相关系数
from sklearn import linear_model
lm=linear_model.LinearRegression()
features=["petal_width"]
X=df[features]
y=df["petal_length"]
model=lm.fit(X,y)
print(model.intercept_,model.coef_)
#y=1.090572145877378+2.22588531*x
#求出预测值
import numpy as np
new_x = 3
new_x = np.array(new_x).reshape(1, -1)
pre_y = model.predict(new_x)
print(pre_y)
#多个因变量时
from sklearn import linear_model
lm=linear_model.LinearRegression()
features=["petal_width","sepal_length"]
X=df[features]
y=df["petal_length"]
model=lm.fit(X,y)
print(model.intercept_,model.coef_)
#y=-1.5023745801152821+1.74439298*x1+0.54251492*x2
import numpy as np
new_x = [2,6.5]
new_x = np.array(new_x).reshape(1, -1)
pre_y = model.predict(new_x)
print(pre_y)
#预测性能的评估:训练集/测试集划分
将所有已知X和y的样本划分为训练集和测试集
常用的划分比例为8:2或9:1
##交叉检验(cross-validation)
保证每一个样本都会被测试过一次
scikit-Learn中进行交叉检验
from sklearn.model_selection import cross_val_score
score=-cross_val_score(lm,X,y,cv=5,scoring="neg_mean_absolute_error")
score
#常规的操作是取误差的平均值作为最终的衡量比较,值越小越好
import numpy as np
print(np.mean(score)
#cv=5:交叉检验的次数为5次
回归常用的打分函数:
“neg_mean_absolute_error”
平均绝对误差
MAE=
“neg_mean_squared_error”
均方误差
MSE=
例如:C站(CSDN)能力认证中心
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