【基础】Python数据建模基础与常用算法介绍

# 1. Python数据建模基础**

数据建模是利用数据创建表示现实世界对象的抽象的过程。Python 是一种流行的编程语言，它提供了广泛的库和工具，使数据建模变得容易。

数据建模涉及几个关键步骤，包括：

* **数据收集：**收集相关数据，包括结构化和非结构化数据。
* **数据预处理：**清理和转换数据，使其适合建模。
* **模型选择：**根据数据和建模目标选择合适的算法。
* **模型训练：**使用训练数据训练模型。
* **模型评估：**使用测试数据评估模型的性能。

# 2.1 监督学习算法

监督学习算法是一种机器学习算法，它使用带标签的数据集进行训练。标签表示每个数据点的正确输出。通过学习数据集中的模式，监督学习算法可以预测新数据的输出。

### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续变量（称为因变量）与一个或多个自变量之间的线性关系。它通过最小化预测值和实际值之间的平方差来拟合一条直线到数据点。

**代码块：**

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 创建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame({'feature1': [10], 'feature2': [20]})
prediction = model.predict(new_data)

**逻辑分析：**

* `LinearRegression()` 类创建了一个线性回归模型。
* `fit()` 方法使用训练数据训练模型。
* `predict()` 方法使用训练后的模型对新数据进行预测。

**参数说明：**

* `feature1` 和 `feature2` 是自变量。
* `target` 是因变量。
* `new_data` 是要进行预测的新数据。

### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二分类问题的概率。它通过将输入数据映射到一个 S 形函数（称为逻辑函数）来计算每个类别的概率。

**代码块：**

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 创建和训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame({'feature1': [10], 'feature2': [20]})
prediction = model.predict_proba(new_data)

**逻辑分析：**

* `LogisticRegression()` 类创建了一个逻辑回归模型。
* `fit()` 方法使用训练数据训练模型。
* `predict_proba()` 方法使用训练后的模型对新数据进行预测，并返回每个类别的概率。

**参数说明：**

* `feature1` 和 `feature2` 是自变量。
* `target` 是因变量。
* `new_data` 是要进行预测的新数据。

### 2.1.3 决策树

决策树是一种监督学习算法，它通过一系列规则对数据进行分而治之。它将数据点递归地划分为更小的子集，直到每个子集都包含相同类别的所有数据点。

**代码块：**

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征和目标变量
X = d