機器學習（多元線性回歸）

用Python實作多元線性回歸
當結果值得影響因素有多個時，可以采用多元線性回歸模型。
例如，商品的銷售額可能與電視廣告投入、收音機廣告投入、報紙廣告投入有關系
           

#使用pandas讀取資料
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Advertising.csv')
# print(data.head())      #顯示前五行資料
# print(data.tail())         #顯示後五行資料
# print(data.shape)          #檢視DataFrame的次元
           

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#使用散點圖可視化特征與響應之間的關系
sns.pairplot(data,x_vars=['TV','newspaper','radio'],y_vars='sales',size=7,aspect=0.8,kind='reg')
plt.xlim(-50,350)
plt.ylim(-20,100)
plt.show()
           

運作結果：

結論：可以直覺的看出銷量和TV這個特征具有較強的線性關系，而newspaper,radio則線性關系弱很多。