文章插圖
plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color=‘red’,marker=‘o’, label=‘setosa’)調用scatter()繪制散點圖 ， 之一個參數為之一列數據（長度） ， 第二個參數為第二列數據（寬度） ， 第三、四個參數為設置點的顏色為紅色 ， 款式為圓圈 ， 最后標記為setosa 。
五.本章小結回歸分析是通過建立一個回歸方程用來預測目標值 ， 并求解這個回歸方程的回歸系數的 ***。它是統計學中最重要的工具之一 ， 包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、非線性回歸等 。常用來確定變量之間是否存在相關關系 ， 并找出數學表達式 ， 也可以通過控制幾個變量的值來預測另一個變量的值 ， 比如房價預測、增長趨勢、是否患病等問題 。
在Python中 ， 我們通過調用Sklearn機器學習庫的LinearRegression模型實現線性回歸分析 ， 調用PolynomialFeatures模型實現多項式回歸分析 ， 調用LogisticRegression模型實現邏輯回歸分析 。希望讀者實現本章節中的每一部分代碼 ， 從而更好的用于自己的研究領域、解決自己遇到的問題 。
該系列所有代碼下載地址：
https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one
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