用列表混凝土强度数据进行回归python步骤
详细解答
回归分析是统计学和数据分析中十分重要的一种分析方法。它通常被用来研究两个或更多变量之间的关系。在这篇文章中，我们将以列表混凝土强度数据为例，讲解如何进行回归分析。
第一步：导入数据和库
在Python中，我们要使用pandas库来读取数据。我们首先通过以下代码导入pandas、matplotlib库，然后读取数据并存储在一个名为df的数据框中。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ad_csv('concrete.csv')
```
第二步：数据预处理
在我们进行回归分析之前，通常需要对数据进行预处理。首先，让我们检查数据的一些基本信息。我们可以使用以下代码来显示数据框的前五行和概要信息。
```python
print(df.head())
print(df.describe())
```
在概要信息中，我们可以看到数据集有1030个样本，每个样本具有9个特征。此外，我们还需要检查是否有缺失数据或异常数据。在这个数据集中，我们没有缺失数据或异常数据。
第三步：数据分析
在回归分析中，我们通常使用散点图来显示两个变量之间的关系。我们可以使用以下代码来显示我们要研究的两个变量——混凝土强度(Concrete compressive strength)和水泥用量(Cement)之间的关系。
```python
plt.scatter(df['Cement'],df['Concrete compressive strength'])
plt.xlabel('Cement')
plt.ylabel('Concrete compressive strength')
plt.show()
```
通过散点图我们可以看到，混凝土强度和水泥用量之间存在着一定的正相关性。接下来我们将使用线性回归模型来进一步探究两变量之间的关系。
第四步：建立回归模型
接下来我们将使用线性回归模型来构建预测模型。在这个例子中，我们将把水泥用量作为自变量，混凝土强度作为因变量。我们将使用Python中的sklearn库来执行线性回归分析。在这个例子中，我们使用kfold交叉验证法。
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
del_selection import KFold
ics import mean_squared_error
Split data into input and output
X=df['Cement'].shape(-1,1)
y=df['Concrete compressive strength']
Create cross-validation object
cv=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=1)
Perform linear regression and print MSE for each training/testing round
mse_values=[]
regression_model=LinearRegression()
for train_index,test_index in cv.split(X):
X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]
y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]
regression_model.fit(X_train,y_train)
y_predict=regression_model.predict(X_test)
mse_values.append(mean_squared_error(y_test,
python安装教程非常详细y_predict))
print("MSE:%.3f"%mean_squared_error(y_test,
y_predict))
```
输出结果为：
```
MSE:359.132
MSE:216.129
MSE:219.239
MSE:240.220
MSE:238.421
```
第五步：可视化分析结果
我们可以使用以下代码来可视化回归分析的结果。
```python
plt.scatter(df['Cement'],df['Concrete compressive strength'])
plt.xlabel('Cement')
plt.ylabel('Concrete compressive strength')
Plot regression line
plt.plot(X,regression_model.predict(X),color='red')
plt.show()
```
这个图像显示出了我们的回归线，揭示出水泥用量和混凝土强度之间的正相关性。
总结：

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