1.数据准备
第一步：数据内容一定要有以下两种值域的因果数据。
· 特征（Feature）：因，在统计学称为自变量（Independent Variable）。
· 标签答案（Label）：果，在统计学称为因变量（Dependent Variable）。
比如，天气的温度和湿度值（因，Feature），是否下雨（果，Label），收集大量的数据后就被称为数据集Dataset，其数据量最少100个以上。若能有数百万或千万的数据量，所求出的结果会更好。利用算法进行分析，要准备两个这样的数据集，这两个数据集的值域格式都要一模一样，并且需要人工审查其内容的正确性。
· 训练用数据集（Training Dataset）：通过特定的算法来找出Feature和Label之间的关系。
· 测试用数据集（Testing Dataset）：测试用，用来验证刚刚用运算法和训练用数据集所找出的答案，通过测试用数据集来验证答案是否正确，并求出结果的正确率为多少。而训练和测试用的数据集内容几乎一样，差别就在条数多寡，通常的比例是80∶20。
收集后的数据会推荐依照数据内容的分布形式，来挑选合适的算法。机器学习大数据分析中最重要的就是数据的搜集，如果收集的数据是错误的，不管用什么样的算法都找不到答案。
举个例子来说问题：机器学习如何区分柠檬和橙子
（1）Feature特征值。
我们可以测量它的相关信息（专业用词是Feature特征值），如颜色、甜度、酸度、体积、重量、长度、宽度等。
· 但会发现体积和重量应该不是好的特征值，因为两者太过相近。
· 甜度和酸度虽然可以找出区别，但会破坏商品和成品的完整性。
· 可以用长度、宽度、外形是否为趋近于圆形。
· 颜色来区分：柠檬偏黄色或绿色，而橙子偏橘色。
所以特征值的挑选，就会影响到结果。
（2）Label标签，就是柠檬和橙子，通常都会用一个数字来代表，如1为橙子，2为柠檬。
以实际的图表方法来看，就是把柠檬和橙子的长度、宽度用图表的方法画出来，就会看到这些特征值的位置区分当然。画得好坏叫作机器学习（Machine Learning）的过程，改善准确率的方法叫数据挖掘（Data Mining）。完成之后，就能用这一条蓝线当成判断点，用来作为未来新水果的判断，也就是Regression回归分析。
运行结果如图19-2所示。
回归分析（Regression Analysis）是一种统计学上解析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关，并创建数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体地说，回归分析会依照自变量，产生另外因变量。
回归分析根据自变量的数量，可分为以下两种：
（1）简单回归分析：用一个自变量来解释一个因变量回归分析。
（2）复回归分析：用两个或两个以上的自变量来解释一个因变量的回归分析。
回归模型亦可视其函数的模式区分为线性与非线性两种。
· Y=a+bX为线性模式。
· Y=a+Xb则为非线性模式。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4],[0,0.3,0.6,0.9],'gx')
plt.plot([1,2,3,4],[0,0.3,0.6,0.9],'r--')
plt.axis([0,5,0,1])
plt.ylabel('Y')
plt.xlabel('X')
plt.show()残差答案趋近于零，就代表这个回归分析得出的答案非常符合实际的数据。如果是0，很可能出现了问题，要进行仔细检查。
import pandas as pd
# 导入 pandas 模块
from sklearn import linear_model
# 导入 sklearn 的线性回归模型
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 matplotlib 的 pyplot 模块
# 准备训练和测试的数据
x_values = pd.DataFrame([0, 1, 2])
# 特征 Features
y_values = pd.DataFrame([0, 0.3, 0.6])
# 标签答案 Label
x_test = pd.DataFrame([-1, 3, 5])
# 测试用的特征 Features
# 创建线性回归模型实例
body_reg = linear_model.LinearRegression()
# 训练模型
body_reg.fit(x_values, y_values)
# 预测
y_test_predict = body_reg.predict(x_test)
# 打印预测结果
print("body_reg.predict(x_test)", y_test_predict)
# 显示图形
plt.scatter(x_values, y_values) # 画出原本的数据点
plt.scatter(x_test, y_test_predict, color='red') # 画出预测的数据点，使用红色
plt.plot(x_test, body_reg.predict(x_test), color="blue") # 画出预测的线，使用蓝色
# 显示图形
plt.show()糖尿病实战
通过以下的程序将数据下载取得糖尿病数据，并通过图形化的方法，了解这个糖尿病数据的样貌，数据来自scikit-learn糖尿病数据集。
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图函数库
import numpy as np # 矩阵函数库
from sklearn import datasets, linear_model # 线性回归函数库
# 取得糖尿病的数据
diabetes = datasets.load_diabetes()
# 只取第三个特征值BMI
diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]
# 切分特征值BMI，将数据分为训练集和测试集
diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]
diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]
# 切分目标值，将数据分为训练集和测试集
diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]
diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]
# 绘图
plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color='black') # 绘制黑点
plt.show() # 显示绘图import matplotlib.pyplot as plt # 绘图函数库
import numpy as np # 矩阵函数库
from sklearn import datasets, linear_model # 线性回归函数库
diabetes=datasets.load_diabetes()
diabetes_X=diabetes.data[:,np.newaxis,2]
diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]
diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]
# 切分目标值，将数据分为训练集和测试集
diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]
diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(diabetes_X_train,diabetes_y_train)
print(regr.coef_)
print(np.mean(regr.predict(diabetes_X_test)-diabetes_y_test**2))
plt.scatter(diabetes_X_test,diabetes_y_test,color='blue')
plt.plot(diabetes_X_test,regr.predict(diabetes_X_test),color='blue',linewidth=3)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
