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应用线性回归预测医疗费用
(ID: 193)
193
dda4b3d8e1ae925779b390cafd193620
运行
杨泽宇
更新于 2017-09-20 13:32:26
172
56
线性回归
费用预测
非线性
包含数据集1个
收起
insurance.csv
53.02 K
案例描述
>本案例使用`sklearn`中的`linear_model`对美国病人的医疗费用建立多元线性回归模型,进一步解释各变量对医疗费用的影响。 本案例主要包括以下内容: 1. 收集数据 2. 探索和准备数据 2.1 探索特征之间的关系——相关系数矩阵 3. 基于数据训练模型 4. 评估模型的性能 5 提高模型的性能 5.1 模型的设定——添加非线性关系 5.2 转换——将一个数值型变量转换为一个二进制指标 5.3 模型的设定——加入相互作用的影响 5.4 全部放在一起——一个改进的回归模型
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