scikit-learn回归分析教程

欢迎学习使用scikit-learn进行回归分析！回归是监督学习中用于预测连续值的核心方法，常见类型包括线性回归、岭回归、Lasso回归等。以下是详细指南👇

📌 1. 回归基础概念

回归的目标是建立输入特征与输出目标之间的数学关系。例如：

• 线性回归：假设关系为线性形式
• 多项式回归：通过多项式扩展捕捉非线性模式
• 正则化方法：防止过拟合的利器

🧠 2. 实现步骤

1. 数据准备：确保数据格式为X（特征矩阵）和y（目标向量）
2. 模型选择：根据需求选择合适的回归算法
3. 训练模型：使用fit()方法进行参数估计
4. 预测与评估：通过predict()和指标如MSE、R²进行验证

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

⚠️ 3. 注意事项

• 特征缩放对线性回归至关重要
• 高维数据建议使用正则化（如 Ridge/Lasso）
• 避免使用未清洗的异常值数据

📚 4. 扩展学习

想要深入了解更高级的回归技术？请查看scikit-learn高级回归教程。