机器学习——Day 3 多元线性回归
写在开头
由于某些原因开始了机器学习，为了更好的理解和深入的思考（记录）所以开始写博客。
学习教程来源于github的Avik-Jain的100-Days-Of-MLCode
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。英文版：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
中文翻译版：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
本人新手一枚，所以学习的时候遇到不懂的会经常百度，查看别人的博客现有的资料。但是由于不同的人思维和写作风格都不一样，有时候看到一些长篇大论就不想看，杂乱不想看（实力懒癌患者+挑剔）。看到别人写的不错的就不想再费时间打字了，所以勤奋的找了自认为简洁明了的文章分享在下面，希望能帮助到大家。
注意这是一篇记录博客，非教学。
数据部分截图：
Step 1：数据预处理
部分详情请看前两篇：
Day1: https://www.cnblogs.com/hidari26/p/10923822.html
Day2:https://www.cnblogs.com/hidari26/p/10927574.html
#导入库 import pandas as pd import numpy as np #导入数据集 dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv') print(dataset[:10]) X = dataset.iloc[ : , :-1].values Y = dataset.iloc[ : , 4].values #将类别数据数字化 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder labelencoder = LabelEncoder() X[ : , 3] = labelencoder.fit_transform(X[ : , 3]) onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3]) X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
#躲避虚拟变量陷阱 X1 = X[ : , 1: ]
虚拟变量的内容在图片中有说明，这里不重复。
说实话，这里我不是很懂。这里居然采用的是去掉第一列的数据？？？有人能告诉我是为什么吗？
#拆分数据集为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0) X1_train, X1_test, Y1_train, Y1_test = train_test_split(X1, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)
Step 2： 在训练集上训练多元线性回归模型
这里和简单线性回归模型一样使用就好了。
from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, Y_train) regressor1 = LinearRegression() regressor1.fit(X1_train, Y1_train)
Step 3: 在测试集上预测结果
Y_pred表示原始预测结果，Y1_pred表示躲避虚拟变量陷阱后的预测结果。
Y_pred = regressor.predict(X_test) Y1_pred = regressor1.predict(X1_test) print(Y_pred) print(Y1_pred)
Step 4: 输出误差
最后我们比较一下两个数据哪个得出的模型更好，更精确。这里介绍一个新的类 sklearn.metrics.r2_score 相关指数R2（也称决定系数 coefficient of determinantion）， 表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。越接近1，模型越好；越接近0，模型越差。
英文说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html
from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(Y_test, Y_pred)) print(r2_score(Y1_test, Y1_pred))
0.9347068473282246
0.9347068473282292
可一看出，虽然差别不大，但是Y1_pred更精确一些。
总结
这一章的内容和上一章相似，主要在数据预处理时，有必要的话编辑虚拟变量并注意避免虚拟变量陷阱。至于这里为什么采用这种方式避免虚拟变量陷阱，不懂啊~
