回归分析预测python

回归分析是一种用于预测数值型目标变量的统计方法，而Python是一种非常受欢迎的编程语言，其强大的数据分析和机器学习库使其成为进行回归分析的理想选择。

在Python中，我们可以使用线性回归模型对数据进行拟合和预测。例如，我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行回归分析预测。首先，我们需要导入LinearRegression模型并进行训练，可以使用fit()方法来进行模型训练，如下所示：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练集中的特征数据，y_train是训练集中的目标变量数据。

接下来，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，可以使用predict()方法来进行预测，如下所示：

# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

其中，X_test是测试集中的特征数据，y_pred是预测的目标变量数据。

通过这样的步骤，我们可以使用Python中的回归分析模型对数据进行预测。为了评估模型的性能，我们可以使用sklearn.metrics库中的r2_score函数来计算模型的R^2分数，如下所示：

from sklearn.metrics import r2_score

# 计算模型的R^2分数
r2_score(y_test, y_pred)

其中，y_test是测试集中的真实目标变量数据。

通过上述步骤，我们可以使用Python进行回归分析预测，并评估模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现回归分析预测](https://blog.csdn.net/CodeWG/article/details/131075962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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