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