Python多元线性回归预测程序

在IT行业中，数据分析和预测是至关重要的任务，特别是在优化流程效率和资源分配方面。本案例中，我们将讨论如何使用Python进行多元线性回归预测，这是一个常见的统计方法，用于探究多个自变量与一个因变量之间的关系。我们将分析"Delivery_Dummy.csv"数据集，通过编写名为"MLR.py"的Python脚本来实现这一过程，并使用"Input.txt"作为输入数据，而预测结果将保存在"Predict.txt"文件中。 我们需要导入必要的Python库，如pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及sklearn库中的线性模型模块来执行多元线性回归。代码可能如下： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression ``` 接下来，我们需要加载"Delivery_Dummy.csv"数据集，这通常包含多个特征列和一个目标列（耗时）。例如，特征可能包括处理任务的不同步骤、处理数据的大小等，而目标列可能是每个任务的处理时间。我们使用pandas的`read_csv`函数读取数据： ```python data = pd.read_csv('Delivery_Dummy.csv') ``` 然后，我们需要对数据进行预处理，包括检查缺失值、异常值以及可能的非线性关系。可能需要进行数据归一化或标准化，以确保所有特征在相同的尺度上。例如，我们可以使用sklearn的`StandardScaler`： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(data.drop('Processing_Time', axis=1)) # 自变量 y = data['Processing_Time'] # 因变量 ``` 接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用`train_test_split`函数： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 现在，我们可以创建并训练一个多元线性回归模型。使用`LinearRegression`类创建模型实例，然后用训练数据拟合模型： ```python model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 训练完成后，我们可以评估模型在测试集上的表现，计算均方误差（MSE）或决定系数（R^2）： ```python y_pred = model.predict(X_test) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'R-squared: {r2}') ``` 当我们有了一个训练好的模型，可以使用"Input.txt"文件中的新数据进行预测。假设这个文件包含与"Delivery_Dummy.csv"中相同结构的输入数据，我们可以读取它，预处理，然后用模型预测： ```python new_data = pd.read_csv('Input.txt') new_data_scaled = scaler.transform(new_data) predictions = model.predict(new_data_scaled) with open('Predict.txt', 'w') as f: for pred in predictions: f.write(f'{pred}\n') ``` 这样，我们就完成了整个预测过程，从数据加载、预处理、模型训练到预测结果的输出。多元线性回归是一种强大的工具，可以帮助我们理解特征与目标变量之间的关系，并进行有效的预测。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如特征选择、模型优化（如正则化）以及模型验证等。