这是菜鸟学Python的第133篇原创文章
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菜鸟独白
前面介绍完了knn算法(小白入门最简单的机器学习算法)，算是机器学习里的Hello World. 机器学习还有好多好多算法，监督学习算法里面有两大类，一类是分类，一类是回归！回归更有趣，可以做很多事情比如数据的预测，这个很牛逼啊！今天我们通过对美国波士顿的房价数据，来学习一下最最简单的线性回归算法。
怎么玩呢：
了解波士顿房价数据
分析数据的特征值
可视化数据
选择线性回归模型来训练数据
测试模型的准确性
1.什么是线性回归
线性回归一般用来解决连续值变量预测问题，针对的是数值型的样本。用来探索自变量和因变量之间是线性相关关系。今天我们介绍入门级别的简单线性回归算法(也叫一元线性回归)，何为简单线性回归呢，说白了就是样本特质只有一个值.
比如我们有一份房屋面积和价格的数据，很明显自变量(面积)和因变量(房价)是强相关的，房屋的面积为x，房价为y，这里会有一个方程:y=ax+b
线性回归就是指利用样本（已知数据)，产生拟合方程，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。一旦我们得到了这个方程，预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。
既然是要找出一个最佳的拟合线，就是求解线性回归方程，我们喂给机器一堆数据，只要能解析出a和b就可以了！a术语叫斜率，b叫截距.只要我们拿到了a,b就可以画出直线，也就可以预测数据了,下面我们通过一个实例来讲解！
2.导入波士顿房价的数据
1).房价问题是一个热门的话题
通过机器学习算法可以对房价进行预测的，今天我们来看一组美国波士顿房价的数据集。这个数据集是sklearn里面的默认数据集，非常有趣，我们直接导入即可.
2).数据的大概情况
一共有506套房屋的数据，每个房屋有13个特征值
这个13个特征值很有意思，比如下面几个：
CRIM:城市的人均犯罪率
ZN:住宅用地的比例
INDUS:城镇中非住宅用地的所占比例
RM：每个房子的房间数
DIS:距离5个波士顿的就业中心的距离
B:城镇的黑人比例
LSTAT:低收入房东的比例
看一下数据集
3.分析数据并可视化
也就是说有13个变量决定了房子的价格，我们需要先探索一下这些变量和房屋价格的相关行:
我们发现相关系数最高的是RM高达0.69.也就是说房间数和房价是强相关性.
用sns可视化房间数和房屋价格的图
sns.set(palette="muted", color_codes=True)
sns.pairplot(boston_df, vars=['RM', 'Target'])我们放大看一下房间 vs 房价的关系图
最上面的50万美金的房价的数据点特别密集，构成了一条直线，估计是数据集采集的时候，大于50W都写50W,下面我会处理一下这块数据.
4.简单线性回归
1).去掉一些脏的数据，比如50W美金的数据
2).构建线性模型
3).看一下预测分数
这个模型的准确率只有74.5%，然后我们得到的13个相关系数，发现相关性最强的是第5个，这个就是RM,也就是房间数.
结论：
好，简单线性回归就讲到这样，机器学习的难度比爬虫和数据分析要大很多，小伙伴学的时候要有耐心，虽然是简单的套用公式，但是对算法本身的理解其实非常重要,至少我觉得线性代数一定要恶补一下。
衡量线性回归有误差有很多方法：比如均方误差，均方根误差和和平均绝对误差.这些背后全部都是公式，而简单线性回归模型后面还有多项式回归，逻辑回归，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，我们继续加油！