从零开始学机器学习——线性和多项式回归 - 努力的小雨
💡
原文中文，约7200字，阅读约需18分钟。
📝
内容提要
文章介绍了线性回归和多项式回归的基本概念及应用。线性回归用直线描述变量关系，多项式回归用多项式函数捕捉复杂趋势。通过Python的Scikit-learn库进行数据分析和建模，展示如何构建和训练回归模型。强调选择合适的回归方法和工具的重要性，以便从数据中提取有价值的见解。
🎯
关键要点
- 文章介绍了线性回归和多项式回归的基本概念及应用。
- 线性回归用直线描述变量关系，多项式回归用多项式函数捕捉复杂趋势。
- 通过Python的Scikit-learn库进行数据分析和建模。
- 强调选择合适的回归方法和工具的重要性，以便从数据中提取有价值的见解。
- 线性回归的目标是绘制出一条理想的回归线，通常使用最小二乘法实现。
- 相关系数反映变量之间的线性关系和相关性的方向。
- 利用Scikit-learn框架可以高效、准确地进行相关性分析。
- 通过热力图可以直观地观察变量之间的相关性。
- 多项式回归用于捕捉变量之间的复杂非线性关系。
- PolynomialFeatures工具用于生成多项式特征，增强模型的拟合能力。
- 总结了线性回归和多项式回归的构建过程及其应用场景。
➡️
