目录
数据准备
特征选择
目标变量
模型选择
示例代码
编辑分析结果
上部分对数据进行了分析以及可视化
选择不同的目标变量，例如“Cost of Living Index”作为我们要预测的目标。然后，我们可以使用其他相关的指标作为特征来训练模型。例如，考虑使用“Rent Index”，“Groceries Index”，“Restaurant Price Index”，“Local Purchasing Power Index”等作为特征。
下面是一个简单的步骤来构建这样一个模型：
- 数据准备：选择特征和目标变量，对数据进行预处理。
- 模型选择：选择一个合适的机器学习模型。
- 模型训练：使用数据训练模型。
- 模型评估：评估模型的性能。
数据准备
首先，需要将数据分为特征（X）和目标变量（y）。在这个例子中，假设我们的目标是预测“Cost of Living Index”。
特征选择
我们可以选择以下几个特征：
- Rent Index
- Groceries Index
- Restaurant Price Index
- Local Purchasing Power Index
目标变量
使用“Cost of Living Index”作为目标变量。
模型选择
对于这种回归问题，可以尝试使用线性回归模型，因为它是简单且易于理解的。如果线性回归的效果不佳，可以尝试更复杂的模型，比如决策树回归或随机森林回归。
示例代码
Python代码示例：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 加载数据
data_path = r'D:\机器学习\数据集：国家划分的生活成本\Cost_of_Living_Index_by_Country_2024.csv'
df = pd.read_csv(data_path)
# 特征选择
features = ['Rent Index', 'Groceries Index', 'Restaurant Price Index', 'Local Purchasing Power Index']
X = df[features]
y = df['Cost of Living Index']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2 = r2_score(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R^2 Score: {r2}')
分析结果
在得到模型的结果后，可以查看均方误差（Mean Squared Error, MSE）和决定系数（R^2 Score）来评估模型的好坏。均方误差越低越好，而决定系数接近1则表明模型拟合得很好。
Mean Squared Error: 8.094471876337387
R^2 Score: 0.9737474308220024可以看出0.97还是非常接近1的
建立简单回归模型的步骤可以总结如下：
确定变量：首先，需要明确自变量（解释变量）和因变量（响应变量）。例如，在广告费用与销售额的关系中，广告费用是自变量，销售额是因变量。
数据预处理：在进行建模之前，通常需要对数据进行清洗和准备。这包括处理缺失值、异常值以及确保数据满足线性关系的基本假设。
绘制散点图：通过绘制散点图来可视化自变量和因变量之间的关系，初步判断它们之间是否存在线性关系。
建立模型：使用适当的统计软件或编程语言（如R、Python等）中的函数来拟合回归模型。在R中，可以使用
lm()函数；在Python中，可以使用sklearn库中的LinearRegression类。模型拟合：利用数据拟合回归模型，得到回归系数（β0和β1），其中β0是截距，β1是斜率。
模型检验：检查模型的显著性和拟合优度，包括R²值、F检验、t检验等统计指标，以评估模型的有效性。
预测与诊断：使用模型进行预测，并对模型进行诊断，检查残差分布是否符合正态分布，是否存在异方差性等问题。
模型优化：根据模型诊断结果，可能需要调整模型参数或使用其他技术（如正则化）来改善模型性能。
结果解释与应用：最后，解释模型参数的含义，并将模型应用于实际问题中进行预测或决策支持。
