Scikit-Learn：使用Python进行预测数据分析的机器学习库-源码

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Scikit学习使用Python进行预测数据分析的机器学习库 Y = X * B1 + B0 系数 B1：坡度渐变| 陡度线| 线方向| 重量 B0：拦截偏差| 常数| 回归线与Y轴相交的位置（当X = 0时Y的值） R 2 ：测定系数模型捕获的数据的方差（0.7到0.9是R 2的好值）大的R 2表示较好的拟合度（模型可以用更好的方法解释预测值与实际值的差异） R 2 = 1对应于SSR = 0（完美拟合） R 2低会导致拟合不足高R 2导致过度拟合残差实际-预测线性回归学习一个线性回归模型来估计系数的值根据另一个要素的值预测要素的值。简单线性回归多元线性回归多项式线性回归高级线性回归

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