回归分析是机器学习中的一个重要概念，它通过建立数学模型来预测或解释变量之间的关系。Python 作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库和工具来支持回归分析。
Python 回归分析基础
在 Python 中，常用的库有 scikit-learn 和 statsmodels。下面是一些基础概念：
- 线性回归：预测一个连续变量的值。
- 逻辑回归：预测一个二分类变量的概率。
- 多项式回归：使用多项式函数进行回归分析。
Python 回归分析步骤
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，特征工程等。
- 选择模型：根据问题选择合适的回归模型。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 评估模型：使用测试数据评估模型的性能。
- 模型优化：调整模型参数，提高模型性能。
示例代码
以下是一个简单的线性回归示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
扩展阅读
想要了解更多关于 Python 回归分析的知识，可以参考以下链接：