使用多项式回归预测钻石数据集
本资源文件提供了一个使用多项式回归模型来预测钻石价格的数据集和详细代码。通过本资源，您可以学习如何使用Python进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估。
内容概述
- 数据集介绍：
- 数据集包含约54000颗钻石的价格和质量信息。
- 每条记录由十个变量构成，包括克拉重量、切工、颜色、净度等。
- 实验步骤：
- 导入数据集并查看数据集情况。
- 去除有缺失值的行。
- 对数据集中数值为字符的列进行标签编码。
- 选出自变量中与目标变量相关性最高的特征。
- 使用多项式回归进行数据预处理。
- 划分训练集和测试集，进行模型训练和预测。
- 使用R²系数评估模型准确度。
- 代码实现：
- 提供了完整的Python代码，包括数据导入、预处理、模型训练和评估。
- 代码使用了Pandas、Scikit-Learn等库。
使用方法
- 下载数据集和代码文件。
- 使用Python 3.7及以上版本运行代码。
- 根据需要调整代码中的参数，如多项式的阶数、随机状态等。
依赖库
- Python 3.7+
- Pandas
- Numpy
- Scikit-Learn
- Matplotlib（可选，用于可视化）
结果
通过调整多项式回归的阶数和随机状态，最终模型的R²系数达到了96.63%，表明模型具有较高的预测准确度。
贡献
欢迎对代码和数据集进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
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