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上传时间: 2021-03-19
详细说明：notes_galvanize
库供参考
import os import itertools import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm
总是让它漂亮。
plt.style.use（'ggplot'）
方差vs偏差
高方差意味着您的模型对所使用的训练数据非常敏感
偏差是y的期望值（对不可消除的误差进行平均）与模型的预期预测之间的差（也就是说，我们拥有大量的训练数据集，并且我们在每个模型上使用相同的过程构建了模型，然后将预测结果取平均值）。如果我们很好地预测训练集，我们通常会有较低的偏见。
CRISP-DM？
从预测线性回归中将值标识并标记为NA
汽车= pd.read_csv（“ data / cars.csv”，na_value
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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