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线性回归模板：

1）获取数据:

2）划分数据集：

一般使用：train_test_split（）

划分数据集的包from sklearn.model_selection import train_test_split

3）标准化处理

StandardScaler()

引包：from sklearn.preprocessing import StandardScaler

• fit(X)：计算输入数据集 X 的均值和标准差。这些统计量将用于后续的数据转换。

• transform(X)：对输入数据集 X 进行标准化处理，即将 X 缩放到均值为 0、标准差为 1 的分布。

• fit_transform(X)：先计算 X 的均值和标准差，然后对 X 进行标准化处理。

• inverse_transform(X)：将经过标准化处理的数据集 X 还原回原始数据空间，即逆转标准化操作。

代码示例：

transfer=StandardScaler()
x_train=transfer.fit_transform(x_train)
x_test=transfer.transform(x_test)

4）选择预估器

引包：from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor,Ridge.......

1. LinearRegression：实现了普通最小二乘线性回归模型。它适用于特征与目标之间的线性关系，并且假设模型的误差服从正态分布。

2. SGDRegressor：使用随机梯度下降算法实现的线性回归模型。相比于 LinearRegression， SGDRegressor 对大规模数据集更加高效。

3. Ridge：通过添加 L2 正则化项来改进线性回归模型。正则化有助于控制模型的复杂度，减轻过拟合问题。

4. lasso: 通过添加 L1 正则化项来改进线性回归模型。
   。。。

5）得出模型

权重系数：coef_

偏置：intercept_

6）模型评估

使用mean_squared_error（）函数计算均方误差：

引包：from sklearn.metrics import mean_squared_error

代码示例：

y_predict=estimatar.predict(x_test)
print('预测值',y_predict)
error=mean_squared_error(y_test,y_predict)
print('岭回归的均方误差：',error)

7）可视化操作

使用matplotlib

引包：

import matplotlib.pyplot as plt

代码示例：

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(221)
plt.scatter(y_test,y_predict,s=50,c='r',marker='o')
ax1.set_xlabel('y_test',labelpad=10,color='blue')
ax1.set_ylabel('y_predict',color='blue')
ax1.set_title('ax1',color='blue',size=30)y_chazhi=np.array(y_predict-y_test)
ax2=fig.add_subplot(222)
plt.scatter(y_test,y_chazhi,s=50,c='y',marker='o')
ax2.set_xlabel('y_test',labelpad=10,color='blue')
ax2.set_ylabel('y_chazhi',color='blue')
ax2.set_title('ax2',color='blue',size=30)# 特征名和权重系数的bar图
ax3=fig.add_subplot(223)
name_diab=diab.feature_names
y=estimatar.coef_
plt.bar(name_diab,y)
ax3.set_xlabel('name_diab',labelpad=10,color='blue')
ax3.set_ylabel('estimatar.coef_',color='blue')
ax3.set_title('ax3',color='blue',size=30,alpha=0.5)plt.show()