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一、以线性回归为例使用sklearn构建机器学习项目的完整流程

• 明确项目任务：回归/分类
• 收集数据集并选择合适的特征。
• 选择度量模型性能的指标。
• 选择具体的模型并进行训练以优化模型。
• 评估模型的性能并调参。

1.明确项目任务：回归/分类

任务即为回归

2.搜集数据集并选择合适的特征

import pandas as pdimport numpy as np

from sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()X = boston.data #使用大写X，X包含多个小xy = boston.targetfeatures = boston.feature_namesboston_data = pd.DataFrame(X, columns=features)boston_data["PRICE"] = yboston_data.head()

3.选择度量模型性能的指标

4.选择具体的模型并进行训练以优化模型

这里选择线性回归模型

from sklearn import linear_model      # 引入线性回归方法lin_reg = linear_model.LinearRegression()       # 创建线性回归的类lin_reg.fit(X,y)        # 输入特征X和因变量y进行训练print("模型系数：",lin_reg.coef_)             # 输出模型的系数print("模型得分：",lin_reg.score(X,y))    # 输出模型的决定系数R^2

5.评估模型的性能并调参

这里可以通过决定系数看出模型的好坏，不过回归模型没有参数可以调整。

二、基本的回归模型及其衍生模型

基本多元线性回归

线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数

多项式回归

线性回归中，我们假设因变量与特征之间的关系是线性关系，这样的假设使得模型很简单，但是缺点也是显然的，那就是当数据存在非线性关系时，我们使用线性回归模型进行预测会导致预测性能极其低下，因为模型的形式本身是线性的，无法表达数据中的非线性关系。我们一个很自然的想法就是去推广线性回归模型，使得推广后的模型更能表达非线性的关系。

1. 两个连续变量构造的交互项
2. 两个虚拟变量构造的交互项
3. 连续变量与虚拟变量构造的交互项
4. 模型低次项的检验必须在高次项（交互项）检验前完成
5. 若引入交互项后，即使低次项不显著也要保留

广义可加模型（GAM）

通过一些变换，让原本不服从线性关系的响应变量解释变量，转换成线性关系，广义可加模型GAM实际上是线性模型推广至非线性模型的一个框架，在这个框架中，每一个变量都用一个非线性函数来代替，但是模型本身保持整体可加性。GAM模型不仅仅可以用在线性回归的推广，还可以将线性分类模型进行推广。具体的推广形式是：

回归树

• 树模型的解释性强，在解释性方面可能比线性回归还要方便。
• 树模型更接近人的决策方式。 树模型可以用图来表示，非专业人士也可以轻松解读。
• 树模型可以直接做定性的特征而不需要像线性回归一样哑元化。
• 树模型能很好处理缺失值和异常值，对异常值不敏感，但是这个对线性模型来说却是致命的。
• 树模型的预测准确性一般无法达到其他回归模型的水平，但是改进的方法很多。

支持向量回归SVR

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