對(duì)于想深入了解線性回歸的童鞋，這里給出一個(gè)完整的例子，詳細(xì)學(xué)完這個(gè)例子，對(duì)用scikit-learn來(lái)運(yùn)行線性回歸，評(píng)估模型不會(huì)有什么問(wèn)題了。
1. 獲取數(shù)據(jù)，定義問(wèn)題
沒(méi)有數(shù)據(jù)，當(dāng)然沒(méi)法研究機(jī)器學(xué)習(xí)啦。:) 這里我們用UCI大學(xué)公開的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)跑線性回歸。
數(shù)據(jù)的介紹在這： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant
數(shù)據(jù)的下載地址在這： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/
里面是一個(gè)循環(huán)發(fā)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)，共有9568個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)有5列，分別是:AT（溫度）, V（壓力）, AP（濕度）, RH（壓強(qiáng)）, PE（輸出電力)。我們不用糾結(jié)于每項(xiàng)具體的意思。
我們的問(wèn)題是得到一個(gè)線性的關(guān)系，對(duì)應(yīng)PE是樣本輸出，而AT/V/AP/RH這4個(gè)是樣本特征， 機(jī)器學(xué)習(xí)的目的就是得到一個(gè)線性回歸模型，即:
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