Python线性回归实验实战与scikit-learn应用

线性回归实验是基于统计学中的回归分析技术，用于探索两个或多个变量之间的定量关系。在本实验中，主要目的是通过Python的scikit-learn机器学习库来实现线性回归模型的应用。实验使用的是Windows 7系统和PyCharm集成开发环境，依赖的Python版本为2.7，以及numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn等库。 实验的数据集是名为"Folds5x2_pp.csv"的9568个样本数据集，包含五个特征变量：AT（温度）、V（压力）、AP（湿度）、RH（压强）和一个目标变量PE（输出电力）。实验的核心任务是通过这些特征预测PE，构建线性回归模型，即找到最佳拟合直线方程PE = θ0 + θ1*AT + θ2*V + θ3*AP + θ4*RH，其中θ0至θ4为待求参数。 实验分为四个步骤： 1. **环境搭建**： - 在Windows 7系统上安装Python 2.7，并使用pip工具安装所需的库，例如`pip install 库名`，确保numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn（版本至少0.18）已安装。 2. **数据预处理**： - 读取数据集，提取特征（AT、V、AP、RH）和目标变量（PE），然后使用train_test_split函数将数据集按3:1的比例划分为训练集和测试集。这有助于评估模型在未见过的数据上的性能。 - 使用代码实现数据划分，并打印训练集和测试集的维度，以便于后续分析。 3. **训练模型**： - 使用scikit-learn库中的LinearRegression模型，对训练集数据进行拟合，学习得到θ0至θ4的最优参数。线性回归模型通过最小化残差平方和来确定参数，使得训练数据点尽可能接近最佳拟合线。 4. **模型评估与验证**： - 在测试集上应用训练好的模型，计算预测值并与实际值对比，评估模型的预测准确性和性能。常见的评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²）等。 通过这个实验，参与者不仅能够掌握线性回归的基本概念和原理，还能熟悉Python编程和scikit-learn库在实际数据分析中的应用，提升数据处理和建模的能力。此外，实验过程中还涉及了数据划分、特征选择和模型性能评估等关键环节，有助于深化理解机器学习模型的实际操作流程。