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迴歸
今天我們將深入探討回歸分析的概念。迴歸分析是統計學中一種重要的方法，通常分為線性迴歸和邏輯迴歸兩種型別。它們分別用於不同的資料模型和分析需求。為了更直觀地理解它們的作用，讓我們先透過一個圖表來感受一下它們的應用場景和效果：
線性迴歸是一種統計學方法，透過利用已知相關資料來預測未知資料的值。它透過數學建模將未知變數（或因變數）與已知變數（或自變數）之間的關係表示為線性方程，從而揭示它們之間的線性關係。
邏輯迴歸是一種常用的資料分析技術，其目的在於透過數學建模揭示兩個資料因子之間的關係。透過這種關係，邏輯迴歸可以根據其中一個因子的值來預測另一個因子的可能性。通常情況下，預測結果是有限的，例如二元分類（是或否）。
資料視覺化
在機器學習領域，資料視覺化對於深入理解資料的分佈、特徵之間的關係以及模型的表現至關重要。matplotlib作為一個功能強大的繪相簿，提供了豐富的繪圖功能，能夠輕鬆地建立各種型別的圖表，包括但不限於折線圖、散點圖、直方圖等。這些圖表不僅能夠直觀地展示資料，還能幫助分析者快速洞察資料的結構和趨勢。
資料視覺化還具有重要的演示作用，能夠透過直觀的圖表幫助學者更輕鬆地理解資料，提升資訊的可讀性和傳達效果。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
X = X[:, np.newaxis, 2]
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.show()
與 Python 中的某些庫一樣，Scikit-learn 庫也附帶了一組內建資料集。您需要先匯入資料集庫，才能訪問所選的特定資料集。在以上示例中，匯入資料集。該資料集包含來自糖尿病患者的資料，幷包含某些特徵，例如他們的 bmi(體重指數)、年齡、血壓和葡萄糖水平
關鍵程式碼解析一下：
- 使用model_selection.train_test_split()將資料集劃分為訓練集 (X_train, y_train) 和測試集 (X_test, y_test)，其中測試集佔比為33%
- 使用訓練集資料 (X_train, y_train) 對線性迴歸模型進行訓練，即 model.fit(X_train, y_train)。
- 使用訓練好的模型對測試集 (X_test) 進行預測，得到預測值 y_pred。
- 使用 matplotlib 繪製散點圖 (plt.scatter()) 表示測試集資料點。
- 使用 plt.plot() 繪製迴歸模型在測試集上的預測結果曲線，以及用藍色線條表示的擬合直線。
- 最後透過 plt.show() 顯示圖形。
以此為例，透過視覺化圖表展示的資料更加直觀易懂。
總結
在本文中，我們探討了迴歸分析在統計學和資料分析中的重要性和應用。線性迴歸和邏輯迴歸作為兩種主要的迴歸分析方法，分別適用於不同型別的資料建模和預測需求。透過數學建模，它們能夠揭示變數之間的關係，並且在實際應用中展現了強大的預測能力。
資料視覺化在深入理解資料特徵和模型表現方面起到了關鍵作用。透過圖表如折線圖、散點圖和直方圖，我們能夠直觀地展示資料分佈和趨勢，幫助分析者快速洞察資料的結構和模式。特別是在機器學習中，這些視覺化技術不僅提升了資料分析的效率，還增強了資訊的傳達和理解效果。
透過本文的學習，我們不僅深入瞭解了迴歸分析的理論基礎和實際操作，還透過例項展示瞭如何利用Python中的相關庫進行資料建模和視覺化分析。
我是努力的小雨，一名 Java 服務端碼農，潛心研究著 AI 技術的奧秘。我熱愛技術交流與分享，對開源社群充滿熱情。同時也是一位騰訊雲創作之星、阿里雲專家博主、華為云云享專家、掘金優秀作者。
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