如何用python做回归预测

使用Python进行回归预测通常涉及以下步骤：

 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression

 data = pd.read_csv（'data.csv'） 假设数据集保存在data.csv文件中

将数据集拆分为特征矩阵（X）和目标向量（y）。

 X = data[['feature1', 'feature2', ...]] 选择用于预测的特征列 y = data['target'] 选择要预测的目标列

 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42） 将数据集划分为训练集和测试集

 model = LinearRegression（） 创建线性回归模型 model.fit（X_train, y_train） 在训练集上训练模型

 y_pred = model.predict（X_test） 使用测试集进行预测

评估模型（可选）：

 mse = mean_squared_error（y_test, y_pred） 计算均方误差 print（"均方误差：", mse） 输出预测误差

以上步骤展示了如何使用`scikit-learn`库进行线性回归预测。如果需要更复杂的模型，如多项式回归或逻辑回归，可以使用`scikit-learn`中相应的类，例如`PolynomialFeatures`和`LogisticRegression`。

请根据您的具体需求调整代码，并确保数据集格式正确，没有缺失值或异常值。