Scikit-Learn 回归教程

回归分析是机器学习中一个重要的任务，它主要用于预测连续值。Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，它提供了多种回归分析方法。本教程将介绍 Scikit-Learn 中常用的回归方法。

常用回归方法

Scikit-Learn 中常用的回归方法包括：

线性回归（Linear Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）
决策树回归（Decision Tree Regression）
随机森林回归（Random Forest Regression）

线性回归

线性回归是最简单的回归方法，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。以下是一个线性回归的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

逻辑回归

逻辑回归是一种特殊的线性回归，用于处理分类问题。以下是一个逻辑回归的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

实践案例

为了更好地理解回归分析，我们可以通过以下案例进行实践：

房价预测

总结

Scikit-Learn 提供了多种回归方法，可以根据实际需求选择合适的模型。通过本教程的学习，相信您已经对 Scikit-Learn 中的回归方法有了基本的了解。