说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。
本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 |
变量名称 |
描述 |
| 1 |
x1 |
|
| 2 |
x2 |
|
| 3 |
x3 |
|
| 4 |
x4 |
|
| 5 |
x5 |
|
| 6 |
x6 |
|
| 7 |
x7 |
|
| 8 |
x8 |
|
| 9 |
x9 |
|
| 10 |
x10 |
|
| 11 |
y |
因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3.3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建分位数回归模型
主要使用分位数回归算法，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 |
模型名称 |
参数 |
| 1 |
分位数回归模型 |
q=0.5 |
6.2 模型摘要信息
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
| 模型名称 |
指标名称 |
指标值 |
| 测试集 | ||
| 分位数回归模型 |
R方 |
1.0 |
| 均方误差 |
0.3202 |
|
| 可解释方差值 |
1.0 |
|
| 平均绝对误差 |
0.4571 |
|
从上表可以看出，R方为1.0，说明模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致。 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-856884.html
8.结论与展望
综上所述，本文采用了分位数回归算法来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856884.html
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# 项目实战合集导航：
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