文章插图
plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color=‘red’,marker=‘o’, label=‘setosa’)调用scatter()绘制散点图 ， 之一个参数为之一列数据（长度） ， 第二个参数为第二列数据（宽度） ， 第三、四个参数为设置点的颜色为红色 ， 款式为圆圈 ， 最后标记为setosa 。
五.本章小结回归分析是通过建立一个回归方程用来预测目标值 ， 并求解这个回归方程的回归系数的 ***。它是统计学中最重要的工具之一 ， 包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归等 。常用来确定变量之间是否存在相关关系 ， 并找出数学表达式 ， 也可以通过控制几个变量的值来预测另一个变量的值 ， 比如房价预测、增长趋势、是否患病等问题 。
在Python中 ， 我们通过调用Sklearn机器学习库的LinearRegression模型实现线性回归分析 ， 调用PolynomialFeatures模型实现多项式回归分析 ， 调用LogisticRegression模型实现逻辑回归分析 。希望读者实现本章节中的每一部分代码 ， 从而更好的用于自己的研究领域、解决自己遇到的问题 。
该系列所有代码下载地址：
https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one
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