第三天：多元线性回归
第1步: 数据预处理
导入库
import pandas as pd
import numpy as np
导入数据集
dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[ : , :-1].values
Y = dataset.iloc[ : , 4 ].values
将类别数据数字化
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X[: , 3] = labelencoder.fit_transform(X[ : , 3])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
解析：LabelEncoder是用来对分类型特征值进行编码，即对不连续的数值或文本进行编码。
OneHotEncoder：将每一个分类特征变量的m个可能的取值转变成m个二值特征，对于每一条数据这m个值中仅有一个特征值为1，其他的都为0。
具体用法可参考这里：博客
躲避虚拟变量陷阱
X = X[: , 1:]
拆分数据集为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)
第2步： 在训练集上训练多元线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, Y_train)
解析：LinearRegression官方文档：地址
LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,copy_X=True, n_jobs=1)
主要参数说明：
fit_intercept：布尔型，默认为True，若参数值为True时，代表训练模型需要加一个截距项；若参数为False时，代表模型无需加截距项。
normalize：布尔型，默认为False，若fit_intercept参数设置False时，normalize参数无需设置；若normalize设置为True时，则输入的样本数据将(X-X均值)/||X||；若设置normalize=False时，在训练模型前， 可以使用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行标准化处理。
属性：
coef_：回归系数(斜率)
intercept_：截距项
Step 3: 在测试集上预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
