对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。
1. 获取数据，定义问题
没有数据，当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。
数据的介绍在这：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant
数据的下载地址在这：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/
里面是一个循环发电场的数据，共有9568个样本数据，每个数据有5列，分别是:AT（温度）, V（压力）, AP（湿度）, RH（压强）, PE（输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。
我们的问题是得到一个线性的关系，对应PE是样本输出，而AT/V/AP/RH这4个是样本特征， 机器学习的目的就是得到一个线性回归模型，即:
PE=θ 0 +θ 1本文来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码$网! ∗AT+θ 2 ∗V+θ 3 ∗AP+θ 4 ∗RH
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转载请注明原文链接：用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法
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