1.5　机器学习模型初探

针对待分析的数据集，利用机器学习算法进行建模和分析的步骤其实也很固定，下面先来看一个实际的机器学习应用案例。

假设房子的价格只跟面积有关，表1-1给出了一些房子的面积和价格之间的数据，请计算出40㎡的房屋价格。

表1-1　面积与价格数据

可以先将数据的分布情况利用散点图进行可视化，分析面积和价格之间的变化关系，如图1-20所示，两者之间可以使用一个线性关系进行表示，即y=ax+b。

图1-20　房屋面积和价格关系图

针对该数据分布情况和所提出的问题，可以使用下面的程序进行建模和预测。

运行程序后，可获得当房子面积为40m2时，模型的预测值为79.59645966，即价格约为79.59万元。预测值在数据中的位置分布如图1-21所示。

图1-21　房屋价格的模型预测情况

以上是对一元线性回归的实现方法。但在现实中，房价的影响因素太多，不仅跟面积有关，还跟地理位置有关，跟小区容积率等也有关，这就要用到多元线性回归进行拟合。更复杂的机器学习案例，将会在后面的章节中一一介绍。

在机器学习中，常用的学习方法除了一元线性回归、多元线性回归模型，还有逻辑回归、聚类、决策树、随机向量、支持向量机、朴素贝叶斯等模型，这些模型的使用步骤基本类似，步骤如下：①数据预处理和探索；②数据特征工程：③建立模型；④训练模型；⑤模型预测；⑥评价模型。

如上面针对房屋价格预测的一元线性回归模型，就是经过了5个步骤。

（1）数据预处理和探索：即整理数据，将数据处理为适合模型使用的数据格式。

（2）建立模型：利用model=LinearRegression（）建立线性回归模型。

（3）训练模型：model.fit（x，y）。

（4）模型预测：model.predict（［［a］］）。

（5）评价模型：利用可视化方式直观地评价模型的预测效果。

在实际的机器学习模型应用过程中，数据预处理和探索、数据特征工程这两部分是工作量最大的，所以在机器学习的模型使用过程中，将对数据进行充分理解、将数据整理为合适的数据格式，以及从数据中提取有用的特征，往往消耗大量的时间，最后就是对建立的模型进行有效评估。后面的章节都是围绕这些问题进行展开介绍的。