介绍 在继续之前，让我们退后一步。 到目前为止，在我们研究的监督学习算法中，我们正在遵循我们的过程。 收集：收集并清理相关数据 探索：探索数据 训练：选择统计或机器学习模型（即工具或算法），并针对某些标准（例如，模型对我们的数据的预测程度）优化模型 预测：使用经过训练的模型进行预测 如前所述，在收集和探索数据时，我们主要使用我们的Python技能和有关领域的知识。 训练模型更多地是关于机器学习。 在线性回归分析中，我们的模型是一条回归线。 我们使用它来建模我们的解释变量和因变量之间的现实