使用Python进行多种回归分析
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本课程深入讲解如何运用Python开展线性、逻辑及多项式等多元回归分析，助力学员掌握数据预测与建模技能。
学习了基本回归方法（线性回归、决策树、支持向量机SVM、KNN）以及集成方法（随机森林、AdaBoost、Gradient Boosting、Bagging、Extra Trees），掌握了数据分层抽样的技巧，并熟悉了各种回归模型的代码实现。接下来需要注意参数调整等细节问题。
以下是进行数据分析时需要用到的一些库和设置：
```python
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use(fivethirtyeight) # 设置 Matplotlib 的绘图风格
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set()
```
这些代码导入了必要的Python库并设置了可视化样式，以便更好地进行数据分析和结果展示。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
