學習內容
汽車銷量資料建模（汽車銷量與什麼因素有關？）
#判斷是否存在有特徵值裡面含有空值
從上面可以看出特徵值中，公路里程數存在空值。
#將特徵中的空值用均值進行填充
data['公路里程數']=data['公路里程數'].fillna(data['公路里程數'].mean())
劃分資料，將資料分為特徵資料和標籤資料。取特徵資料中的有效資料特徵。
label=data[['消費者信心指數']].copy()
train=data.iloc[:,2:]
train=train.drop(['消費者信心指數'],axis=1)
#將資料劃分為訓練集和測試集
#並且按照2:8的比例進行劃分
train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(train,label,test_size=0.2,random_state=1)
把資料進行訓練和**
#訓練回歸模型
lr=linearregression()
lr.fit(train_x,train_y)
#訓練完進行**
我們將完全平方誤差作為評價指標（mae）
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
accs=mean_absolute_error(test_y['消費者信心指數'],test_y['pred'])
統計學習第十二周 回歸分析
學習內容 一元線性回歸 相關關係 最小二乘法 擬合優度檢測 顯著性檢驗 回歸 殘差分析 多元線性回歸 多重共線性 變數選擇與逐步回歸 一 一元線性回歸 1.相關關係 相關關係是值變數的數值之間存在這依存關係，即乙個變數的數值會隨著另乙個變數或幾個變數的數值變化而呈現出一定的變化規律。例如 人的身高和...
第十三周學習總結
這周學習的是怎麼將靜態檔案在django中顯示 首先要確定它們所在的位置 project01 與 static在同乙個根目錄下 然後需要修改settings.py，是上圖中所選的py檔案 本來的檔案是 static url static static root os.path.join base d...
第十三周學習總結
這一周下來，我感覺我整個人都不好了。早上照鏡子的時候都感覺自己瘦的沒有人形了。感覺被專案給搞的身心俱疲。特別是最近，感覺自己的脾氣特別暴躁。其實對於我們每個人來說都承擔著巨大的壓力，只是有的沒有表現出來而已。身為組長，直到最近我才知道身為組長其實要做的事情不只是我以前認為的那些只是簡單地把控前後端的...