怎麼用線性回歸機器學習數據分析-tft每日頭條

怎麼用線性回歸機器學習數據分析

生活更新时间:2025-01-26 22:03:24

多元線性回歸嘗試通過用一個線性方程來适配觀測數據，這個線性方程是在兩個以上（包括兩個）的變量和因變量之間構建的一個關系。多元線性回歸的實現步驟和機器學習中的簡單線性回歸步驟很相似，在評價部分有所不同。你可以用它來找出在預測結果上哪個因素影響力最大，以及不同變量是如何相互關聯的。

第1步: 數據預處理

更多說明可以去這篇文章看看：機器學習中的簡單線性回歸步驟

導入相關庫：

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）1

導入數據集：

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）2

将分類數據數字化：

這裡要數字化的上表的State列。先将分類數據标簽化：

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）3

在對标簽進行one-hot編碼:

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）4

注意，被被編碼的列數據已剔除，新的編碼數據添加在最前的列中。

避免虛拟變量陷阱：

虛拟變量陷阱指當原特征有m個類别時，如果将其轉換成m個虛拟變量，就會導緻變量間出現完全共線性的情況。

總結來說就是：當原特征有m個類别時，我們需要将其轉換成m-1個虛拟變量。

還有一點需要注意的是，基準類别該如何選擇？如果基準類别選擇不合理，虛拟變量之間仍然會存在共線性的問題。這裡直接給出結論：選擇占比最大的類别作為基準類别。假設有a，b，c三個類别，如果基準類别a占比太少，那麼即使把a去除，b和c之和也會接近于1。

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）5

劃分數據集為訓練集和測試集：

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）6

第2步：在訓練集上訓練多元線性回歸模型

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）7

第3步：在測試集上預測結果

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）8

第4步：模型評估

在sklearn中包含四種評價尺度，分别為mean_squared_error(均方差)、mean_absolute_error(平均絕對值誤差)、explained_variance_score(可釋方差得分 )和 r2_score(R2 決定系數（拟合優度）)。這裡我們使用 r2_score:

模型越好：r2→1
模型越差：r2→0

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）9

第5步：可視化結果對比

其實在這一步之前應該還有一步模型評估，然而模型評估最後還是得到一個數值，這裡

怎麼用線性回歸機器學習數據分析（機器學習中的多元線性回歸步驟）10

總結

1、數據預處理。
2、在訓練集上訓練多元線性回歸模型。
3、在測試集上預測結果。
4、模型評估。
5、結果可視化對比。

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