简介

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“回归”是模型预测数字的地方。

在机器学习中，回归的目标是创建一个可预测数值、可计量值的模型，例如价格、金额、大小或其他标量数字。

回归是一种对科学具有根本重要性的统计技术，因为它易于解释、可靠且计算速度快。 回归模型为理解更复杂的机器学习技术工作原理打下了坚实的基础。

在现实世界中，尤其是在很少的数据可用时，回归模型对于进行预测非常有用。 例如，如果一家出租自行车的公司希望预测未来某一天的预期出租数量，那么回归模型可以预测此数字。 可以使用现有数据创建模型，这些数据包括在某个季节、每周的哪一天出租的自行车数量等。

Diagram of weather and date features predicting cycle rentals.

先决条件

  • 基本数学知识
  • 在 Python 中有一定的编程经验
  • 熟悉 Jupyter 笔记本

学习目标

在本模块中，将执行以下操作：

  • 何时使用回归模型。
  • 如何使用 Scikit-Learn 框架训练和评估回归模型。