python线性回归预测工资

在Python中，线性回归可以用于预测工资，它是一种简单的统计模型，主要用于分析两个变量之间的线性关系，其中一个变量通常是因变量（目标），另一个是自变量（解释变量）。如果你想要预测工资，你可以收集一些特征数据，如工作经验、教育程度、技能等，然后使用scikit-learn库中的`LinearRegression`模型进行建模。

以下是使用Python进行简单工资预测的一般步骤：

1. 导入库和数据预处理：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集，假设df是你包含工资和特征的数据框
df = pd.read_csv('salary_data.csv')

# 数据清洗，填充缺失值，编码分类变量（如果有的话）

2. 特征工程和拆分数据：

X = df[['experience', 'education', 'skills']]  # 假设这些都是影响工资的特征列
y = df['salary']  # 目标变量

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 数据标准化（如果需要）：

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

4. 训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

5. 预测：

predictions = model.predict(X_test_scaled)

6. 评估性能：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2 = r2_score(y_test, predictions)
print("MSE:", mse, "R^2 Score:", r2)