Python学习第85天：回归模型

Python学习100天（从入门到精通系列文章）

前言

在上一篇文章中，我们学习了朴素贝叶斯分类算法，掌握了如何通过概率来进行分类预测。今天我们将转向机器学习的另一大核心任务——回归分析。回归模型是机器学习和统计学中最基础的模型之一，用于预测连续型输出变量。从房价预测到销量预估，从电池寿命评估到股票趋势分析，回归模型无处不在。本文将带你从线性回归的基本原理出发，逐步深入到多项式回归、正则化方法和逻辑回归，通过汽车MPG数据集的实战案例，帮助你全面掌握回归分析的核心技术。适合有一定Python基础、正在系统学习机器学习的读者。

一、回归模型概述

1.1 什么是回归模型

回归模型是机器学习和统计学中的一种基本模型，用于预测连续型输出变量。简单地说，给定一组输入变量（自变量）和对应的输出变量（因变量），回归模型旨在找到输入变量和输出变量之间的映射关系。通常，我们建立回归模型主要有两个目标：

1. 描述数据之间的关系。机器学习的关键就是要通过历史数据掌握如何从特征映射到目标值，这个过程不需要我们事先设置任何规则，而是让机器通过对历史数据的学习来获得。回归模型可以帮助我们通过模型表达输入和输出之间的关系。
2. 对未知数据做出预测。通过学习到的映射关系，模型可以对新的输入数据进行预测。

1.2 回归模型的实际应用

回归模型的应用非常广泛，我们为大家举几个具体的例子：