预测回归工作流是一种数据分析方法，主要用于预测连续数值型的目标变量。在这个特定的工作流程中，我们看到的是针对西雅图和芝加哥两地数据的分析项目，可能是为了预测如房价、交通流量或者天气等与地理位置相关的数值。"ds-012720"和"ds-051120"可能代表了数据科学项目的不同迭代版本，或者表示数据收集的时间点。
`Jupyter Notebook`是这个项目中使用的工具，它是一个交互式的工作环境，允许数据科学家将代码、文本、数学公式和可视化整合到一个文档中，便于分析过程的记录和分享。在处理预测回归问题时，Jupyter Notebook通常用于数据预处理、模型训练、结果验证以及创建可解释的报告。
预测回归的步骤通常包括以下阶段：
1. **数据获取**：从各种来源（如公开数据库、API或本地文件）获取数据。在这个项目中，数据可能来自西雅图和芝加哥的公开数据集，涵盖了城市的多个方面。
2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值、异常值和重复值，进行数据转换（如标准化或归一化），并进行特征工程，创建有助于预测的新特征。
3. **特征选择**：通过相关性分析、变量重要性评估等方法，选择对目标变量有显著影响的特征。
4. **模型选择**：根据问题的特性，选择合适的回归模型，如线性回归、决策树回归、随机森林回归、支持向量机回归或神经网络回归等。
5. **模型训练**：使用选择的模型对预处理后的数据进行训练，调整模型参数以优化性能。
6. **模型验证**：通过交叉验证、学习曲线等方式检查模型的泛化能力，防止过拟合或欠拟合。
7. **评估与优化**：使用度量标准（如均方误差、R²分数）评估模型性能，并根据评估结果进行模型调优。
8. **结果可视化**：使用Jupyter Notebook中的可视化库（如Matplotlib或Seaborn）展示数据分布、预测结果和模型性能，帮助理解模型的效果。
9. **部署与监控**：模型训练完成后，可能需要将其部署到生产环境中，实时预测新数据，并定期监控模型的准确性和稳定性。
在这个名为“predictive-regression-workflow-seattle-chicago-ds-051120-master”的压缩包中，可能包含了上述所有步骤的Jupyter Notebook文件，详细记录了整个预测回归工作流程。通过阅读这些文件，我们可以了解到如何使用数据科学的方法解决实际问题，从而为城市规划、商业决策等提供依据。
