通过本案例,我们运用了statsmodels和scikit-learn两个工具,对销售人员数量与新产品销售额之间的关系进行了线性回归分析。结果表明,销售人员数量对新产品销售额有显著的正向影响。通过学习和应用这些技术,您可以进一步分析其他变量之间的关系,并为商业决策提供数据支持。
本节课程介绍了如何使用Scikit-learn库(简称sklearn)进行一元线性回归分析。首先,强调了机器学习中库的重要性,特别是sklearn库的广泛应用,它封装了多种机器学习算法,并简化了复杂功能的实现。在进行机器学习时,尽管我们倾向于直接调用现成的高效算法库,但作为初学者
Andrew Ng教的相当好,可是他教的是机器学习算法及实现,scikit-learn库是一个写好的机器学习算法库,你不是要再用它实现一次机器学习算法,而是直接用。 使用scikit-learn库进行一元线性回归的学习时,代码可以简化到令人难以相信的程度,本质上就两个语句(不包括载入数据和检查结果这些输入输出处理辅助操作): regr = li...
这里面的model是一个estimator,它通过fit()方法来算出模型参数,并通过predict()方法来预测 LinearRegression的fit()方法就是学习这个一元线性回归模型: y = a + bx 画一元线性图像 为了说明scikit-learn的回归效果,我们用matplotlib画图像试一下,先安装: pip install matplotlib 编写plot_linear.py如下: importmatplo...