Python关于线性回归的课程

Python中的线性回归课程通常会涵盖以下内容：

1. **线性回归简介**：学习基本概念，包括什么是回归分析、线性模型和预测模型的重要性。

2. **Python库介绍**：通常使用NumPy库进行数学运算，Pandas处理数据，Matplotlib或Seaborn进行数据可视化。

3. **数据预处理**：数据清洗、缺失值处理、数据编码和特征工程的基本步骤。

4. **导入和加载数据**：如何使用pandas读取csv、excel等文件，并创建DataFrame对象。

5. **线性模型库（如sklearn）**：讲解如何使用Scikit-learn库中的LinearRegression类创建和训练模型。

6. **模型构建**：实例化模型，设置参数，执行fit()方法拟合数据。

7. **模型评估**：常用的评价指标如均方误差（Mean Squared Error, MSE）、决定系数（R-squared）等及其计算。

8. **预测和可视化**：使用predict()方法进行预测，以及如何绘制预测结果与实际值的散点图或残差图。

9. **调整模型**：优化模型参数，如使用GridSearchCV进行超参数调优。

10. **理解模型假设**：正态性和独立性假设，解释何为线性关系和简单/多重线性回归的区别。