机器学习入门-多元线性回归（3）

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。本文简单的介绍一下多元线性回归。

Multiple Linear Regression

Data Preprocessing

1 读入数据集

# 导入数据

2 数据预处理

3 训练集和测试集

将数据按照4:1拆分，每一组分别包含自变量和因变量

4 模型拟合及预测

通过训练集进行模型拟合得到曲线，然后将测试集的X_test带入曲线中，得到预测结果y_pred，最后将预测结果y_pred与测试集中的y_test进行比较，确定预测是否准确。

4.1 多重线性回归

4.2 进行逐步回归分析

4.3 预测结果

4.4 结果可视化

5 参考资料

https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code