Python线性回归预测模型源码

简介：
本段代码实现了一个基于Python的线性回归预测模型，适用于数据分析与机器学习入门者。包含数据预处理、模型训练及性能评估等内容。 1. 明确要分析的问题并提出问题，为后续的机器学习过程提供目标。 2. 理解数据：采集数据（根据研究问题进行数据收集）；导入数据（从不同的数据源读取数据）；查看数据信息（描述统计信息、检查缺失值和异常值等，并可以使用图表来直观地展示这些情况）。 3. 数据清洗：这是数据分析过程中的重要环节，因为高质量的数据是机器学习分析的上限所在。而具体采用哪种算法或模型只是接近这个上限的过程。（包括处理缺失数据、识别并修正异常值、转换数据类型、重命名列名、排序和选择子集等步骤）。 4. 构建模型：根据研究问题的特点，选择合适的算法来构建相应的机器学习模型，并可能需要比较多种不同的算法或进行模型整合。 5. 模型评估：使用测试数据对得到的模型效果进行全面评价。具体使用的评估指标依据所要解决的问题和采用的具体模型类型而定（例如分类任务中常用的准确率、ROC-AUC等，回归问题则可考虑决定系数）。