回归分析数学建模Python

回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，其中自变量（输入变量）试图预测因变量（输出变量）。在数学建模和Python中，我们通常使用`scikit-learn`库来进行回归任务，如线性回归、岭回归、Lasso回归等。

Python中的回归分析步骤如下：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

2. 加载数据（假设是pandas DataFrame）：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 数据预处理（特征缩放、缺失值处理等）：

X = data.drop('target_column', axis=1)  # 自变量
y = data['target_column']             # 因变量

4. 划分训练集和测试集：

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

5. 创建并训练模型：

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

6. 预测和评估：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2_score = metrics.r2_score(y_test, y_pred)