亮点介绍

线性回归算法是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式。它通过拟合一条直线（或超平面）来描述自变量和因变量之间的线性关系。在只有一个自变量的情况下，称为单变量线性回归；在多于一个自变量的情况下，称为多元线性回归，是一种预测连续形变量的统计方法，也是是机器学习中一种经典且广泛应用的算法，主要用于处理连续型数值预测问题。

示例效果

使用场景：市场营销、教育评估、人力资源管理、销售预测、交通规划等，线性回归算法因其简单性和有效性，在多个领域都有广泛应用，包括但不限于：

房价预测：通过分析房屋的各种特征（如面积、位置、装修等）来预测房价。

 销售预测：基于历史销售数据和市场趋势来预测未来的销售额。

贷款额度评估：根据借款人的信用记录、收入情况等因素来评估贷款额度。

医疗健康：预测疾病风险、药物效果等。

金融市场：预测股票价格、汇率等。

员工培训时间与绩效关系：人力资源管理者可以利用线性回归模型分析员工培训时间与工作绩效之间的线性关系，以确定最有效的培训时长和方式。

工资与员工满意度关系：通过线性回归，可以研究工资水平对员工满意度的影响，帮助企业制定更具吸引力的薪酬政策。

 

 

1、预测爬取的数据

 

①点击爬取数据的按钮

 

 

 

②用户通过输入字段点击预测后会预测出类型

 

 

 

③预测后的结果

 

 

 

2、随机森林分类算法使用条件，一般用于有分类性质的项目预测，比如根据数据判断是不是某种动物，是不是优质客户等。