使用 Turicreate 进行线性回归
任何数据科学家或分析师都必须掌握线性回归，因为它是预测模型的基础。有多个库可用于在 Python 中实现此技术，每个库都有自己的优点。Apple 提供的机器学习工具包 TuriCreate 就是这样一个库。它使用简单、可扩展性极强且有效。本文将带您全面了解 TuriCreate 的线性回归实现，同时利用真实示例来帮助理解。
线性回归简介
预测模型的一种方法就是线性回归。它基于一个或多个独立因素，用于预测因变量的值。因变量(通常称为响应变量)是我们想要预测的变量。独立变量(也称为预测变量)是我们用来预测因变量值的因素。
揭开 TuriCreate 的面纱
Apple 的 TuriCreate 使创建独特的机器学习模型变得更加容易。基本方法不需要您深入了解。TuriCreate 是一个非常适应性强且有效的工具箱，可让您轻松进行机器学习工作。
在 TuriCreate 中开始使用线性回归
在深入研究示例之前，请确保 TuriCreate 已安装在您的 Python 环境中:
pip install turicreate
示例 1:简单线性回归
让我们从一个简单的线性回归开始，其中只有一个独立变量。我们将使用 TuriCreate 的 house_data 数据集，它是预先构建的。
让我们先加载数据:
import turicreate as tc
# 加载 house_data
house_data = tc.SFrame('house_data.sframe')
之后，我们将数据分为训练集和测试集:
train_data, test_data = house_data.random_split(.8,seed=0)
我们现在可以训练一个简单的线性回归模型，在该模型中，我们尝试使用 sqft_living(房屋大小)来预测价格:
# 创建线性回归模型 模型= tc.linear_regression.create(train_data, target='price', features=['sqft_living'])
示例 2:进行预测
在训练模型后，我们可以使用测试数据进行预测:
# 进行预测 predictions = model.predict(test_data) # 打印预测 print(predictions)
示例 3:评估模型
使用 TuriCreate 可以轻松评估我们的模型性能 -
# 评估模型并将结果保存到字典中 results = model.evaluate(test_data) # 打印结果 print(results)
均方根误差 (RMSE) 是回归模型中广泛使用的统计数据，由评估函数计算得出。RMSE 告诉我们数据在最佳拟合线周围的集中程度，因为它表示预测值和观察值之间差异的样本标准差。
解释结果
如果所有其他品质保持不变，sqft_living 的系数会向我们显示每增加一平方英尺的居住面积，价格将增加多少。RMSE 表示我们的模型在预测中犯的平均错误，以价格单位表示。
结论
TuriCreate 可有效用于执行称为线性回归的统计和预测方法。这种先进、用户友好的工具可以轻松快速地创建机器学习模型，从而有助于简化预测分析过程。
本文提供了具体的示例，以帮助您更好地掌握线性回归和 TuriCreate 对它的使用。通过关注这些示例，您可以了解有关线性回归的更多信息以及如何在 Python 中使用 TuriCreate。
请记住，现实世界的数据通常包含多个变量，可能需要更复杂的模型。将此视为构建更复杂预测模型的起点。您可以使用各种 TuriCreate 工具和功能，使此过程变得简单自然。
随着您继续深入研究这个强大的库，您将发现各种方法和算法，您可以利用它们来解决具有挑战性的数据科学问题。其中包括神经网络、聚类算法和决策树算法。
