基于多元线性回归模型的医疗费用预测分析
资源描述
本资源文件提供了一个基于多元线性回归模型的医疗费用预测分析的完整实现。数据来源于阿里云天池大赛的医疗费用个人数据集，经过一系列数据预处理步骤后，构建了多元线性回归模型，用于预测个人的医疗费用。
数据预处理
- 删除重复值：对数据集中的重复记录进行了删除处理，确保数据的唯一性。
- 缺失值处理：数据集中无缺失值，因此未进行缺失值填充或删除操作。
- 分类变量标签化：对分类变量进行了标签化处理，将其转换为数值形式，以便于模型训练。
模型构建
使用Python中的OLS函数（Ordinary Least Squares，普通最小二乘法）创建了一个多元线性回归模型。该函数自动拟合最小二乘回归模型，找到最优的回归系数，从而实现对医疗费用的预测。
使用说明
- 数据准备：确保数据集已按照上述预处理步骤进行处理。
- 模型训练：使用
OLS函数进行模型训练，并获取回归系数。 - 预测：利用训练好的模型对新的数据进行医疗费用预测。
注意事项
- 本资源文件仅提供了一个基本的实现框架，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
- 数据集的来源和质量对模型的预测效果有直接影响，建议在使用前对数据进行详细的分析和验证。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和扩展，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。