jupyter做回归分析基本步骤代码

在Jupyter中进行回归分析的基本步骤代码可以分为以下几部分：

1. 数据导入及预处理

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data['feature'].values.reshape(-1, 1)
Y = data['target'].values

2. 拆分数据集

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)

3. 构建回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 模型拟合
model.fit(X_train, Y_train)

4. 模型评估

# 预测
Y_pred = model.predict(X_test)

# 评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
r2 = r2_score(Y_test, Y_pred)
print('均方误差：', mse)
print('R方：', r2)

5. 可视化分析

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练集数据点
plt.scatter(X_train, Y_train, color='blue')

# 绘制回归线
plt.plot(X_test, Y_pred, color='red', linewidth=3)

# 添加标题和标签
plt.title('Regression Analysis')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Target')

# 显示图像
plt.show()

通过以上步骤，我们可以在Jupyter中使用Python进行回归分析，并对模型进行评估和可视化分析。