不折腾，不少年
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python:线性回归分析实战案例

	导入pandas

python:线性回归分析实战案例_第1张图片
1.工作年限与薪资情况
导入matplotlib ,进行数据图形化
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2.一元线性回归
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结论:x与y有一定关系

从sklearn线性模型导入线性回归
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python:线性回归分析实战案例_第5张图片
预测年资
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3.多项式回归
poly_reg把PF转为二次项python:线性回归分析实战案例_第8张图片
在这里插入图片描述
python:线性回归分析实战案例_第9张图片
不过在这里，还是出现一点小意外，这个bug，目前还不知道怎么解决
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4 多元回归分析房屋价格影响因素
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顺便一提，调用pandas中的get_dummies进行数据处理：类别变量编码处理
对某个变量做get_dummies哑变量处理，就是当这个位置为1，其他位置就必须就是0。

python:线性回归分析实战案例_第13张图片

引入其他变量，做concat拼接。在这里，只有brick,Neighborhood是类别型，只针对他们做拼接
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然后去除类型型新增的多余内容
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python:线性回归分析实战案例_第16张图片

做个房价的预测
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在这里插入图片描述

现在开始多元因素考虑
通过最小二乘法拟合结果，一般来说，主要是看 R-squared,越接近1，说明拟合度越高
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python:线性回归分析实战案例_第19张图片
这个时候，我们要引入aic
python:线性回归分析实战案例_第20张图片
在这里选择最佳组合，至于这边的语法还没有完全弄懂
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python:线性回归分析实战案例_第22张图片
明显看到，从捉到的前十里面，还是这7个在一起的时候，最好

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他