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想深入了解线性回归?用scikit-learn和pandas学习!

天池大数据科研平台  · 公众号  · 大数据  · 2019-04-10 22:00
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。一、获取数据,定义问题‍‍没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。数据的介绍在这:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant数据的下载地址在这:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/里面是一个循环发电场的数据,共有9568个样本数据,每个数据有5列,分别是:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE(输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。我们的问题是得到一个线性的关系,对应PE是样本输出,而AT/V/AP/RH这4个是样本特征, 机器学习 ………………………………

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