目錄

摘要

1. 導入所需庫

2. 加載和查看數據

3. 數據預處理

4. 拆分數據集

5. 模型訓練

6. 模型評估

7. 進行預測

結論

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摘要

本文將引導您使用Python 3.13實現數據預測功能。我們將使用常用的Python庫, 如pandas、numpy和sklearn，來幫助讀者快速搭建一個簡單的預測模型。

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1. 導入所需庫

首先，我們導入了所需的Python庫，以幫助我們處理數據和訓練模型。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

2. 加載和查看數據

接下來，我們加載了data.csv文件。

data = pd.read_csv('data.csv')

我們可以使用以下代碼來查看數據集的前幾行：

data.head()

這將顯示數據集的第一行，以及接下來的五行。這將幫助您檢查數據是否正確加載，并了解數據的結構。

3. 數據預處理

在訓練模型之前，我們需要對數據進行預處理。

# 篩選特征和目標變量
X = data.drop(columns=['income'])
y = data['income']

4. 拆分數據集

現在，我們將數據集拆分為訓練集和測試集，以訓練和評估我們的模型。

# 拆分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

5. 模型訓練

使用線性回歸模型，我們可以根據訓練數據訓練模型。

# 訓練模型
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

6. 模型評估

我們需要評估模型的性能，以便了解其預測能力。

# 預測
y_pred = model.predict(X_test)
# 計算均方誤差和R^2值
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("均方誤差：", mse)
print("R^2值：", r2)

7. 進行預測

現在我們可以在新的數據點上使用訓練的模型進行預測。

# 創建一個新的數據點
new_data = {'name': 'Frank', 'age': 35, 'gender': 'M', 'education': 'Bachelor\'s Degree', 'occupation': 'Engineer'}
# 將新數據點添加到數據集
new_row = pd.DataFrame([new_data], columns=data.columns)
data = data.append(new_row)
# 預測新數據點的收入
income_pred = model.predict(new_row)[0]
print("預測 Frank 的收入為：", income_pred)

CSV數據示例

name,age,gender,education,occupation,income
Alice,28,F,Bachelor's Degree,Engineer,10000
Bob,32,M,Master's Degree,Doctor,15000
Cindy,25,F,High School Diploma,Nurse,7500
David,30,M,Associate's Degree,Programmer,12000
Eve,29,F,Bachelor's Degree,Teacher,9000
Frank,35,M,Bachelor's Degree,Engineer,11000
Gwen,28,F,Master's Degree,Data Scientist,12500
Hank,33,M,High School Diploma,Janitor,8000
Irene,30,F,Associate's Degree, Nurse,10500
Jack,27,M,Bachelor's Degree,Teacher,9500

結論

????????總之，我們現在可以創建一個Python 3.13的數據預測模型，并在新數據點進行預測。希望這個教程能幫助您更好地了解如何使用Python進行數據預測。如果您有任何問題，請隨時聯系我。