pycham运用sklearn库实现回归分析实验

在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库，而Scikit-Learn（sklearn）则是常用的机器学习库。如果你想用它们结合做回归分析实验，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**：
首先需要导入`pandas`用于数据处理，`numpy`进行数值计算，以及`sklearn`库中的回归模型（如线性回归、决策树回归等）。

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

2. **加载数据**：
使用`read_csv`函数从CSV文件或网上获取数据，并将数据集存储在DataFrame中。

data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为实际的数据文件路径

3. **数据预处理**：
检查缺失值，处理异常值，对分类变量进行编码（如果需要），并将其拆分为特征（X）和目标变量（y）。

X = data.drop('target_column', axis=1) # 把目标列名替换为目标变量
y = data['target_column']

4. **划分训练集和测试集**：
通常使用`train_test_split`将数据分为训练集和测试集，以便评估模型性能。

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

5. **创建和训练模型**：
使用Scikit-Learn提供的模型，比如线性回归，创建实例并拟合到训练数据上。

model = LinearRegression() # 或者其他的回归模型，如RandomForestRegressor
model.fit(X_train, y_train)

6. **预测与评估**：
对测试集应用模型进行预测，然后使用指标（如均方误差MSE或R²分数）评估模型的性能。

y_pred = model.predict(X_test)
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("Mean Squared Error:", mse)
print("R^2 Score:", r2)