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如何使用 Scikitlearn 进行数据分析?

如何使用 Scikitlearn 进行数据分析?

7个月前

步骤 1：导入库

import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression

步骤 2：加载数据

# 加载数据
data = pd.read_csv("your_data.csv")

步骤 3：预处理数据

标准化数据：使用 StandardScaler 进行标准化，以将数据缩放到平均为 0，标准差为 1。
转换数据类型：如果数据类型不匹配预期类型，可以使用 astype() 方法进行转换。

步骤 4：创建模型

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

步骤 5：评估模型

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型性能：", score)

步骤 6：预测

# 预测新数据点
new_data = pd.DataFrame({"features": [new_features]})
prediction = model.predict(new_data)

示例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(data["features"])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, data["target"])

# 评估模型
score = model.score(X_test_scaled, data["target"])
print("模型性能：", score)

# 预测新数据点
new_data = pd.DataFrame({"features": [new_features]})
prediction = model.predict(new_data)
print("预测结果：", prediction)

注意：