回归分析入门与实战示例

本篇文章主要探讨了回归分析在机器学习任务中的应用，特别是针对监督学习模型中的线性回归、多项式回归以及逻辑回归。文章首先介绍了回归的基本概念，即回归任务的目标是精确地预测数值型数据（如连续变量），并将其作为监督学习模型的一部分。具体步骤包括获取数据集和进一步探索原始数据。 在步骤1（获取数据）中，作者展示了三个不同的数据集示例： 1. **线性回归**：通过`numpy`生成了一个随机的二维数据集`X1`和对应的因变量`Y1`，其中`Y1`依赖于一个简单的线性关系加上噪声。这用于训练和测试线性回归模型，例如Scikit-learn库中的`LinearRegression`。 2. **多项式回归**：同样使用`numpy`生成了一个随机的二维数据集`X2`，这次的数据与`Y2`的关系是非线性的，通过二次项来拟合。这有助于展示回归模型如何处理非线性关系。 3. **逻辑回归**：作者使用`scikit-learn`中的`load_iris`数据集，选择了`petalwidth(cm)`特征，并将目标变量`Y4`转化为二元分类问题，用于演示分类任务中的逻辑回归。 步骤2（进一步探索原始数据）部分，对数据进行了可视化，可能包括对特征和标签进行散点图绘制，以便更好地理解数据分布和潜在的模式。对于逻辑回归，可能还会用到softmax函数，这是一个在多分类问题中广泛使用的函数，它将线性组合的结果转换为概率分布。 文章最后还导入了`matplotlib.pyplot`用于数据可视化和模型结果的展示，这表明作者会在此步骤中进一步分析数据特征的相关性、模型性能评估以及可能的特征工程操作。 总结来说，这篇文章涵盖了回归分析的基础概念、数据预处理过程以及几种常见的回归模型在实际任务中的应用，通过实例展示了如何构建和应用这些模型来解决不同类型的预测问题。同时，数据可视化在探索和理解数据以及解释模型行为方面扮演了重要角色。