100-Days-Of-ML-Code day1-day6 notes
X = dataset.iloc[ : , :-1].values # 取所有行的從一列到最後一列
Y = dataset.iloc[ : , 3].values # 取所有行的第列
OneHotEncoder:直觀來說就是有多少個狀態就有多少位元，而且只有一個位元為1，其他全為0的一種碼制.機器學習中對於離散型的分型別的資料，需要對其進行數字化單元線性迴歸用於單變數預測
多元線性迴歸類似單元線性迴歸模型，不過不太好畫出直觀二維圖，只能用圖展示測試值與預測值之間的誤差
day3的多元線性迴歸可以最後計算下預測的誤差，這裡計算了均方誤差和R2誤差
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import scipy as sp
print(r2_score(Y_test,y_pred))
print(sp.sqrt(mean_squared_error(Y_test,y_pred)))0.934706847328
9137.99015279
day4-day6
StandardScaler:特徵縮放， (X-mean)/std , 即特徵減去均值再除以標準差
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