02_基于线性回归预测糖尿病
基于线性回归预测糖尿病
1、实验描述
使用Python编程,利用diabetes
dataset,一个糖尿病数据集,主要包括442行数据,10个属性值,分别是:Age(年龄)、性别(Sex)、Body
mass index(体质指数)、Average Blood
Pressure(平均血压)、S1~S6一年后疾病级数指标。Target为一年后患疾病的定量指标。首先将数据集划分为训练集和测试集,创建线性回归模型,然后训练数据集,得到每个特征下的参数。绘图表示出真实值和预测值之间的对比。实验时长:35分钟
主要步骤:
数据集的划分
创建普通线性回归模型
将训练数据输入学习模型中进行训练
将测试数据输入模型,获得预测结果
绘图进行效果评估
2、实验环境
系统版本:CentOS7
Python版本:3.6.6
Matplotlib版本:2.2.2
Anaconda版本:4.3.30
Numpy版本:1.13.1
scikit-learn版本:0.18.2
3、相关技能
Python编程
线性
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