用jupyter进行初始建模

1. 安装jupyter

如果您还没有安装jupyter，请按照以下步骤进行安装：

- 在命令行中输入以下命令： `pip install jupyter`
- 等待安装完成后，在命令行中输入 `jupyter notebook`
- 在浏览器中打开jupyter notebook

2. 创建新notebook

在jupyter notebook的主页中，点击右上角的“New”按钮，选择“Python 3”即可创建一个新的notebook。

3. 导入数据

在notebook中，使用pandas库导入数据。例如，如果您的数据文件名为“data.csv”，则可以使用以下命令导入数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

4. 数据分析

使用pandas等库进行数据分析，例如：

- 查看数据前几行： `data.head()`
- 查看数据的统计信息： `data.describe()`
- 查看数据的缺失值： `data.isnull().sum()`

5. 数据可视化

使用matplotlib等库进行数据可视化，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

6. 建立模型

使用scikit-learn等机器学习库建立模型，例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(data[['x']], data['y'])

7. 模型评估

使用scikit-learn等机器学习库评估模型，例如：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = model.predict(data[['x']])
mean_squared_error(data['y'], y_pred)

8. 可视化模型

使用matplotlib等库可视化模型，例如：

plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.plot(data['x'], y_pred, color='red')
plt.show()