python机器学习：多元线性回归模型实战 _python机器学习

今天用一个实际例子带大家走遍多元线性回归模型机器学习的全程。
实例问题描述

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【python机器学习：多元线性回归模型实战】
我们现在拿到如上图的数据集，今天要做的就是建立多元线性回归模型，利用area，bedrooms，age来预测房价price 。
实例操作import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn import linear_modeldf = pd.read_csv('dataset/homeprices.csv')运行以上代码就可以导入数据

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注意到这个数据集是有缺失值的。需要提前处理掉缺失值，关于缺失值的处理我之前有专门文章介绍。
数据预处理对于此例，预处理很简单就是处理缺失数据。
df.bedrooms = df.bedrooms.fillna(df.bedrooms.median())我们直接用bedrooms的中位数填补确实即可，填补结果如下：

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模型拟合reg = linear_model.LinearRegression()reg.fit(df.drop('price',axis='columns'),df.price)通过以上代码就拟合出了我们的多元线性回归模型，通过.coef_和.intercept_方法可以查看模型的回归系数和截距。
给大家讲一讲模型的一般形式：

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在这个例子中，price是因变量，area，bedrooms，age都是自变量，模型拟合的过程就是寻找最优的系数m1,m2,m3的过程。我们可以查看我们拟合模型的系数。
reg.coef_reg.intercept_上面代码可以查看模型系数和截距b，输出为

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模型训练好后，我们就可以在给定area，bedrooms，age的情况下预测出price
reg.predict([[3000, 3, 40]])

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可以看到，无论是通过.predict方法还是通过带入系数运算得到的预测结果都是一样的。
小结今天给大家实例操作了多元线性回归模型的训练过程，感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么基础没有从零学Python的，加油。
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