基于线性回归的广告投入销售额预测
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2020-12-21
17:32:12
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基于线性回归的广告投入销售额预测基于线性回归的广告投入销售额预测
基于线性回归的广告投入销售额预测基于线性回归的广告投入销售额预测
目录目录基于线性回归的广告投入销售额预测前言基于线性回归的广告投入销量预测导入相关的库读取并查看数据基本情况查看数
据维度查看数据基本统计情况数据可视化经典线性模型建立划分自变量与因变量划分训练集和测试集模型建立查看模型参数模
型预测
前言前言
学习机器学习算法最好的方法就是实战，因此笔者将利用网上的数据资源进行实践，并将实现过程与结果记录于博客中，积累
实战经验，从今天开始更新。
一般学习的第一个算法模型就是经典线性模型了，因此本文将从经典线性模型开始！
基于线性回归的广告投入销量预测基于线性回归的广告投入销量预测
某销售公司为了查找某产品的销售额与电视广告投入、收音机广告投入、报纸广告投入之间的关系，提供了过往历史数据请求
进行分析。数据集具体指标说明如下：
TV：在电视上投资的广告费用（以千万元为单位）；
Radio：在广播媒体上投资的广告费用；
Newspaper：用于报纸媒体的广告费用；
Sales：对应产品的销量（响应变量）
（本文数据来自《Python数据挖掘与机器学习实战》）
导入相关的库导入相关的库
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
读取并查看数据基本情况读取并查看数据基本情况
data = pd.read_csv('Advertising.csv')
data.head()
输出结果：
从输出的前5行结果可以看出，第一列为索引列，不纳入数据建模（后续需要去除）；数据共4个变量，其中自变量为“TV”、
“Radio”、“Newspaper”，因变量为“sales”。
接下来去掉数据集中的索引项
data = data.iloc[:,1:] data.head()
输出：
查看数据维度查看数据维度
data.shape
输出：
(200, 4)
结果表明数据集共4个特征、200条记录。
查看数据基本统计情况查看数据基本统计情况
data.describe()
输出：
资源评论
韩金虎2023-07-28尽管对于某些特定情况预测的准确度有限，这份文件仍然是一份有价值的资源，值得参考。
shashashalalala2023-07-28该文件对于线性回归的原理和应用进行了清晰简洁的解释，易于理解和实践。
透明流动虚无2023-07-28作者在研究中使用的数据来源广泛，增加了该文件的可信度。
简甜XIU091610272023-07-28该文件的实用性很高，对于广告投入策略的制定有很大的参考价值。
三山卡夫卡2023-07-28这份文件通过线性回归分析，提供了一种可靠的方法来预测广告投入对销售额的影响。
