运用网络资源,自选案例,须运用多元线性回归、岭回归、Lasso回归、逐步回归中的一种,对案例进行分析。代码及结果截图放在此文档。
时间: 2024-10-09 07:11:54 浏览: 34
在数据分析中,多元线性回归、岭回归、Lasso回归和逐步回归都是统计学中的工具,用于建立预测模型,尤其当数据集包含多个潜在影响因素时。下面是一个简单的流程描述:
1. **选择案例**:例如,你可以选择房地产市场数据,目标是预测房价,考虑的因素可能包括房屋面积、卧室数量、地理位置等。
2. **数据收集与预处理**:从网上获取公开的数据集,如Kaggle或UCI Machine Learning Repository,清洗和整理数据,去除缺失值或异常值。
3. **选择回归模型**:
- **多元线性回归**:这是基础模型,假设各变量之间存在线性关系,并尝试找出每个特征与目标变量之间的系数。
- **岭回归**:通过引入正则化项,防止过拟合,通常用于特征众多的情况。
- **Lasso回归**:类似于岭回归,但它鼓励一些特征的系数变为0,实现特征选择。
- **逐步回归**:一种迭代方法,每次加入或移除一个特征,直到达到预定性能指标。
4. **编写代码**:
- Python中的`statsmodels`库可以方便地实现这几种回归。例如:
```python
from statsmodels.formula.api import ols
model = ols('price ~ area + bedrooms', data).fit()
```
或者使用`sklearn`中的相应模块。
5. **模型训练与评估**:计算模型的R²得分、残差图等,验证模型的适配度和预测能力。
6. **结果展示**:将关键结果,如模型系数、决定系数、调整后的R²等,以及可视化结果(比如残差图或特性重要性排名)放在文档里。
7. **