Чтобы научиться регрессии, можно следовать таким рекомендациям:

1. Собрать данные. 2 Они могут быть собраны из различных источников, например опросов, экспериментов или баз данных. 2
2. Разделить данные на обучающую и тестовую выборки. 2 Это поможет оценить качество модели. 2
3. Создать модель регрессии. 25 Для этого можно использовать библиотеку Scikit-Learn, например, для учебных целей можно использовать классические наборы данных, которые содержатся в её модуле datasets. 3
4. Проверить результаты совмещения и удовлетворительность модели. 5 Для этого можно использовать среднеквадратичную ошибку (MSE), которая показывает, насколько сильно предсказанные значения отклоняются от фактических. 2 Также стоит обратить внимание на коэффициент детерминации (R²), который показывает, какую долю вариации зависимой переменной объясняет модель. 2
5. Улучшить модель. 2 Для этого можно добавить новые предикторы, удалить нерелевантные переменные, использовать методы регуляризации и кросс-валидации. 2

Важно помнить, что практика — ключ к успеху. 2 Нужно применять полученные знания на реальных данных и экспериментировать с различными моделями и методами. 2