"燕山大学机器学习实验报告：基于线性回归模型的数据分析与预测"

燕山大学机器学习实验报告 一、实验目的： 本次实验的主要目的是理解和掌握经典的线性回归模型，并熟悉并掌握AI Studio实践平台的账户创建与实践基本操作。通过实验，学生能够基于线性回归模型进行数据分析与预测。 二、实验内容： 实验主要分为以下几个内容： 1. 在AI Studio实践平台创建账户，加入本课程。这一步是为了让学生能够在实验中使用AI Studio实践平台进行操作。 2. 熟悉AI Studio实践平台的基本操作。学生需要了解平台的基本功能以及使用方法，为后面的实验操作做准备。 3. 对于给定的3个例题，基于线性回归模型进行波士顿房价预测、疫情预测等练习。这一部分是对已给定的数据集进行分析与预测，让学生熟悉线性回归模型的应用。 4. 对于给定的2个项目，学生需要自行编写程序，基于线性回归模型对糖尿病、影厅观影人数进行回归分析与预测。这一部分是对实际问题的解决，学生需要了解并使用线性回归模型对特定问题进行分析和预测。 三、实验过程： 实验过程主要包括以下步骤： 1. 分析对例题的理解。学生需要仔细阅读并理解每个例题的要求和背景知识。 2. 数据预处理。在波士顿房价例题中，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等操作，使得数据能够适用于线性回归模型。 3. 模型训练与调参。通过选择适当的模型，进行模型训练和调参，使得模型能够更好地拟合数据。 4. 模型评估与预测。通过评估模型的性能指标，如均方误差、决定系数等，来评价模型的优劣，并使用训练好的模型进行预测。 四、实验结果： 根据实验内容和过程，学生可以得到以下几个结果： 1. 熟悉并掌握了线性回归模型的基本原理和操作方法。 2. 对于给定的例题，成功完成了波士顿房价预测、疫情预测等任务，并且得到了较好的模型拟合效果。 3. 对于给定的项目，成功编写了程序，并使用线性回归模型对糖尿病、影厅观影人数进行了回归分析与预测。 五、实验总结： 通过本次实验，学生对线性回归模型有了更深入的理解，并且掌握了AI Studio实践平台的基本操作方法。实验中，学生了解了数据预处理、模型训练与调参、模型评估与预测等步骤，对于解决实际问题具有一定的实践能力。在今后的学习和工作中，线性回归模型将是一个常用的工具，通过本次实验的学习，学生为自己的未来发展打下了坚实的基础。