如何使用python对csv文件数据执行机器学习多元回归？

Question

我必须为任何csv文件编写一个一般情况的代码，以作为输入，不带任何变量和记录。 我已经开始这种方式了。如何继续？

import numpy as np
import pandas as pd
def get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)
para = int(raw_input('Enter the no of parameters to be used '))
print(para)
param= []
for k in range(0,para-1):
        param[k]= raw_input('Enter the parameter')

rec = int(raw_input('Enter the no of records in the dataset '))
print(rec)
x_parameter = []
y_parameter = []
x1= []
for i in range(0,para):
    for x1[i] in data[i]:
        x_parameter[i].append(x1[i])

for j in range(0,rec):
    print x_parameter[j]
    print y_parameter[j]

get_data('C:\Python27\data.csv')

Answer 1

首先，为什么不在csv文件中编码参数名称。 您可以将它们作为列的标题，而pandas会自动正确分配它们。 接下来，您可以使用len（data）来获取样本数量，而不必键入它。

对于线性回归，您将必须填写y_parameter或至少将其与熊猫分开。 然后，您可以按照以下说明使用scikit-learn来应用线性回归： http : //scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html

代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(x_parameter, y_parameter)