使用Python进行数据分析——线性回归分析

在Python中进行数据分析时，线性回归是一种常用的预测模型，用于研究两个或多个变量之间的关系。它假设因变量（通常是连续值）与自变量之间存在线性关系。Python的`scikit-learn`库提供了一个简单易用的`LinearRegression`模块来进行线性回归分析。

以下是使用Python进行线性回归的基本步骤：

1. 导入库和数据：首先导入`pandas`处理数据，`numpy`进行数值计算，以及`sklearn.linear_model.LinearRegression`模块。

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

2. 加载数据集：如果数据存储在CSV文件或其他格式中，使用`pd.read_csv()`加载。

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

3. 数据预处理：通常需要对数据进行清洗、缺失值填充、特征工程等操作。
4. 划分训练集和测试集：使用`train_test_split`函数将数据分为训练集和测试集。

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：使用`predict()`方法进行预测，并通过如R²分数或均方误差(MSE)等指标评估模型性能。

y_pred = model.predict(X_test)
score = model.score(X_test, y_test)