Python进行回归分析

Python是一种强大的编程语言，对于数据分析和机器学习任务，包括回归分析，提供了丰富的库支持。回归分析是预测因变量（通常是连续值）与一个或多个自变量之间的关系。在Python中，最常用的库用于回归分析的是`scikit-learn`。

使用`scikit-learn`进行回归分析的基本步骤如下：

1. 导入库：首先导入必要的模块，如`numpy`, `pandas`, 和 `sklearn`。

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. 数据预处理：加载数据集，可能需要清洗、编码分类变量，以及将数据分为训练集和测试集。

data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的数据文件路径
X = data.drop('target_column', axis=1) # 假设target_column是目标变量
y = data['target_column']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 构建模型：选择一个回归模型，如线性回归（LinearRegression）、决策树回归等。

model = LinearRegression() # 对于线性回归

4. 训练模型：用训练数据拟合模型。

model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：用测试集数据进行预测。

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估：计算模型性能指标，如均方误差(MSE)、R²分数等。

print("Mean Absolute Error:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print("Mean Squared Error:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R^2 Score:", metrics.r2_score(y_test, y_pred))