基于python数据分析（分析篇七：预测/误差）
一、预测，回归
算法：为了完成某个计算而执行的任何过程。
1.散点图的使用
只要是涉及到两种变量都应该使用（根本在于看出散点图两种变量中的之间的关系）
散点图：用于展现数据快捷经典的方式，现实的是数据的分布情况，
与直方图不同的是，散点图显示的两种变量，散点图现实出现观察结果的成对关
系，一个好的散点图可以是原因说明的一个重要组成部分。
2.直线的使用
贯穿数据的直线有可能是有效的预测办法
直线的来源：考虑我们尝试解决问题时，使用的算法
散点图的合理分割，确定期望与实际相匹配的对象。有助于确定直线
平均值图形
定义：散点图，显示出X轴上的每个区间相对应的Y轴的数值
画一条把图中平均值连接起来的直线，利用他就可以预测我们想要的数据。
3.使用
- 具有相关性，相关性为1或者是-1的时候，非常可靠的使用线性回归的的方式。
- 利用程序的得到相关的函数，进而确定出我们需要的方程。
二、误差/合理误差
预测失准不稀奇，但是预测的时候需要给出误差范围。
·回归方程预测的是人们的平均水平，不是每个人都在平均水平
1.外插法
定义：回归方程预测数据范围以外的数值车各位外插法。
内插法对数据范围内的点进行预测，这也是回归方程本来的目的，内插法相对很准确；
人们随时都在使用外插法。使用外插法时就要指定附加假设条件，明确白确实不考虑数据集外发生的情况。
2.机会
机会误差=实际结果与模型预测结果之间的偏差
回归分析很少不偏不倚，这种实际结果与预测结果之间的偏差叫做机会误差，统计学中又把机会误差成为残差。
对残差的分析是优秀的统计模型的核心
指出误差并不意味着我们的分析是错误的，只能说明我们对于的真实程度无法
隐瞒，我们的客户越是理解我们的预测，越是能根据预测做出正确的决策。
3.指定误差
需要一个统计值，体现出典型的点（观察结果）相对于回归线的平均偏移量
可以告诉客户：实际结果与典型预测结果之间可能有多大差距
- 用均方根误差定量表示残差分析
使用程序确定均方根误差（后续介绍使用python处理）
4，多条回归线
- 分区（将数据拆分成几个组称为分割）
- 确定每个区域内的均方根误差
- 管理误差
- 预测和解释的平衡效果（合理的选择回归线的条数）
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