Python数据分析课程第十课：线性回归笔记

文章结构概览

• 线性回归模型实例：商品价格预测
  • • 导入数据
    • 绘制散点图
    • 分析相关系数矩阵
    • 准备X、Y数据集
    • 直接依据系数矩阵公式进行计算
    • 求取回归方程的参数
    • 使用现成库进行求解

  • 线性回归1

  • • 构建训练集与测试集
    • 进行模型拟合
    • 展示结果
    • 实施预测操作
    • 进行误差评估

  • 线性回归2

  • • 构建测试集与训练集
    • 进行模型拟合
    • 实施预测操作
    • 进行误差评估

GitHub: https://github.com/RealEmperor/Python-for-Data-Analysis

线性回归模型实例：商品价格预测

读取数据

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    ###线性回归####
    # 读取数据
    data = pd.read_csv('data/Advertising.csv', index_col=0)
    
    data.head()