【源码】基于Python的通用回归分析代码库

项目简介

本项目是一个基于Python的完整代码库，专注于数据分析、数据处理和机器学习回归预测。它为回归分析提供了全面且易于理解的学习资源，不仅可用于地震PGA预测，还能广泛应用于各类回归分析场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据分析与处理：提供数据读取、清洗、预处理、特征提取和选择等常规操作代码，保障数据质量，为后续建模奠定基础。
2. 机器学习回归算法：涵盖数十种主流回归算法，如线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归、梯度提升回归、神经网络回归等，满足不同场景的回归预测需求。
3. 扩展回归预测手段：具备特征权重调整、人工神经网络（ANN）等方法，可优化回归模型性能，提高预测精度。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装conda。

创建和管理虚拟环境

1. 创建虚拟环境：运行 conda create -n regression_env python=3.8 -y 创建新的虚拟环境。
2. 激活虚拟环境：执行 conda activate regression_env 激活环境。
3. 安装依赖：使用 pip install -r requirements.txt 安装项目所需依赖库。
4. 验证安装：运行 python -c "import pandas; print(pandas.__version__)" 检查pandas版本，确保正确安装。

使用虚拟环境

激活虚拟环境后，即可运行代码。完成后，使用 conda deactivate 退出虚拟环境。

维护虚拟环境

• 更新依赖库：定期运行 pip install --upgrade -r requirements.txt 更新依赖。
• 移除虚拟环境：若需移除，执行 conda env remove -n regression_env -y。

其他操作

• 可按需修改环境名称和Python版本。
• 使用 conda list 查看已安装的库。
• 使用 conda env update -n regression_env -f environment.yml 从 environment.yml 文件中更新环境。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】