sklearn学习——Python预测糖尿病人的患病情况 Linear Regression

分类(Classification)与回归(Regression)都属于监督学习任务，在它们的主要区别上可分为两类：

在分类任务中，目标变量通常是有限且离散的类别标签或状态标识符（如二元分类问题中的0/1表示）。这种设定意味着模型需要学会将输入样本映射到预定义的类别中。

相比之下，在回归任务中，目标变量是连续的数值型结果（如房价预测中的具体金额）。模型需要根据输入特征建立一个预测函数来估计这些连续值。

通过LinearRegression方法构建具有参数w=(w₁,…,w_p)的线性模型；旨在使数据集的实际观测值与预测值（估计值）之间的总误差平方和达到最低水平。其对应的数学表达式则表示为：

在建立预测模型之前，请核实一下数据集的状态

涉及糖尿病的研究数据集...共包含442条记录...其中共有1