python:线性回归分析实战案例

 导入pandas

1.工作年限与薪资情况
导入matplotlib ,进行数据图形化

2.一元线性回归

结论:x与y有一定关系

从sklearn线性模型导入线性回归

预测年资

3.多项式回归
poly_reg把PF转为二次项

不过在这里，还是出现一点小意外，这个bug，目前还不知道怎么解决

4 多元回归分析房屋价格影响因素

顺便一提，调用pandas中的get_dummies进行数据处理：类别变量编码处理
对某个变量做get_dummies哑变量处理，就是当这个位置为1，其他位置就必须就是0。

引入其他变量，做concat拼接。在这里，只有brick,Neighborhood是类别型，只针对他们做拼接

然后去除类型型新增的多余内容

做个房价的预测

现在开始多元因素考虑
通过最小二乘法拟合结果，一般来说，主要是看 R-squared,越接近1，说明拟合度越高

这个时候，我们要引入aic

在这里选择最佳组合，至于这边的语法还没有完全弄懂

明显看到，从捉到的前十里面，还是这7个在一起的时候，最好

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