深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)精講100篇（八十二）-Statsmodels線性回歸看特征間關(guān)系

在機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸，一般都會(huì)使用scikit-learn中的linear_model這個(gè)模塊，用linear_model的好處是速度快、結(jié)果簡(jiǎn)單易懂，但它的使用是有條件的，就是使用者在明確該模型是線性模型的情況下才能用，否則生成的結(jié)果很可能是錯(cuò)誤的。

如果不知道該模型是否是線性模型的情況下可以使用statsmodels，statsmodels是python中專門(mén)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的包，它能夠幫我們?cè)谀Ｐ臀粗那闆r下來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木€性顯著性。

用于金融數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是一項(xiàng)必須具備的技術(shù)，是一個(gè)迭代且靈活的過(guò)程，可以用于查找、組合、清理、轉(zhuǎn)換和共享數(shù)據(jù)集，包括用于分析/商業(yè)智能（BI）、數(shù)據(jù)科學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自主數(shù)據(jù)集成中。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在處理和分析之前對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換的過(guò)程，通常包括重新格式化數(shù)據(jù)、更正數(shù)據(jù)和組合數(shù)據(jù)集來(lái)豐富數(shù)據(jù)等。

本次數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)系列運(yùn)用股市金融數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行一些列分析處理。處理金融數(shù)據(jù)是量化分析的基礎(chǔ)，當(dāng)然方法都是通用的，換做其他數(shù)據(jù)也同樣適用。本文回顧數(shù)據(jù)分析常用模塊Pandas和NumPy，回顧DataFrame、array、matrix?基本操作。

股市數(shù)據(jù)獲

機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 線性回歸

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