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sklearn相关性分析,基于sklearn的线性回归分析

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1、数据变换-归一化与标准化一般在机器学习的模型训练之前，比较重要的一步是数据转换 。因为，一般来说 ， 原始数据的各种特征值都不在一个统一的范围内 ， 所以数据之间没有可比性 。数据转换的目的是将不同通道、不同量级的数据转换到一个统一的范围内，便于后续的分析处理 。数据转换的方法有很多，如数据平滑、数据聚合、数据概化、数据标准化和属性构造等 。本文主要介绍数据规范化，这是一种常用而简单的方法 。

归一化就是获取原始数据的最大值和最小值，然后将原始值线性变换到范围内 。变换公式如下:从公式中可以看出，归一化与最大值和最小值有关，这也是归一化的缺点，因为最大值和最小值非常容易受到噪声数据的影响 。比如我们有以下数据:我们可以从数据中观察:这里我们以第一个数据为例，看看它是如何变化的 。sklearn library的预处理模块中的MinMaxScaler类用于规范化 。
【sklearn相关性分析,基于sklearn的线性回归分析】
0多元线性回归模型是社会科学中常用的模型，但实际上这个模型有很多要求 。在应用模型之前，我们必须了解其背后的假设，然后判断将这个模型应用于我们自己的变量是否合适 。如果有一些违规的地方，我们可以通过一些统计方法来纠正 。多元线性回归模型中有五个重要的假设，一个好的多元线性回归模型应该至少同时满足这五个假设 。既然是线性模型，关系必然是线性的 。

因此，右图更适合线性模型 。如果曲线关系不是用线性模型来表示，那么斜率是没有意义的，因为曲线模型的斜率总是在变化的，这个模型预测的因变量会很不准确 。2.误差项(U)与自变量无关 。误差项是解释自变量之外的因变量变化的部分 。因为无法测量，所以叫误差 。
2、多元线性回归中自变量减少预测误差变大回归平方怎么变化 3、python多元线性回归怎么计算学什么？Data 分析要学习的内容大致分为六个板块，分别是:Excel熟练使用Excel 分析 tools，掌握Excel的经典函数，准确快速的完成数据清理 。利用Excel数据透视和可视化，透过现象看本质 。MySQL了解MySQL数据库的相关概念和存储原理 ， 掌握添加、删除、修改、搜索等SQL的基本语法 ， 掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗和数据标准化 。


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