Python回归预测

Python回归预测是一种统计分析技术，用于建立模型预测数值型变量，如房价、销售额等。常见的Python库如`scikit-learn`提供了丰富的回归算法，例如线性回归(Linear Regression)、决策树回归(Decision Tree Regression)、随机森林回归(Random Forest Regression)和支持向量回归(Support Vector Regression)等。

在Python中进行回归预测的基本步骤通常包括：
1. 数据预处理：清洗数据，填充缺失值，转换非数值特征。
2. 特征选择：选择对目标变量影响显著的特征。
3. 划分数据集：将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型性能。
4. 模型训练：使用训练集训练回归模型。
5. 预测：用训练好的模型对测试集或新数据进行预测。
6. 评估：计算预测结果与实际值之间的误差，比如均方误差(MSE)或R²分数。