用Python的sklearn包的机器学习,实现线性回归分析

发布网友发布时间：2024-08-20 16:13

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热心网友时间：2024-08-30 08:39

使用Python的sklearn库进行线性回归分析，可以轻松实现基础模型构建。以下是具体步骤：

首先，准备数据，例如一个包含“学习时间”和“分数”的20行两列二维数组，数据清晰完整。

通过计算相关系数R（如0.923985），可以确认“学习时间”与“分数”之间存在高度正相关。

散点图进一步证实了这种线性关系，线性拟合度良好。接着，对于数据清洗，由于本例数据完整，此步骤可以省略。

构建模型时，首先导入sklearn，并将数据集分为训练（80%）和测试（20%）部分。但需要注意，如果数据集过小可能影响拟合准确性。

在构建线性回归模型时，可能会遇到错误，提示需要将一维数据转换为二维。通过reshape(-1,1)解决后，模型得以训练。

求得的最佳拟合参数后，我们绘制了拟合线。然而，评估模型的决定系数R平方（如图所示）表明，模型的拟合度并不完美，只能解释部分数据波动。

总结来说：

“学习时间”与“分数”间存在强正相关，相关系数为0.92。
可以通过函数Y=16.62085818+5.994135470628478进行初步预测，但模型仍有改进空间。

通过不断实践和学习，线性回归分析的技能将逐渐提升。