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预测
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中国人民大学
预测 1/56
数据科学的重要任务之一是是利用数据预测未来。能否根据过去几十年的气候数据
来预测未来的温度变化趋势？能否利用某个人的互联网浏览记录，来分析这个人可能会
感兴趣哪些网页？能否利用某个病人的病史来判断他或她对某项治疗措施的效果？为了
回答这样的问题，数据科学家已经开发出了预测的方法。在本章中，我们将研究一种最
简单恐怕也是最常用的方法：基于一个变量来预测另一个变量。这个方法，最开始是由
弗朗西斯·高尔顿爵士（SirFrancisGalton）提出的。
预测 2/56
他最重要的工作之一，是根据父母的高度预测子女的身高。我们已经研究了高尔顿
为此收集的数据集。在下面的heights 表中，包含了934 个成年子女的双亲身高和子女
身高（全部以英寸为单位）。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
galton =pd.read_csv( 'GaltonFamilies.csv')
plt.scatter(galton[ 'midparentHeight'], galton[ 'childHeight'],color 'y')
plt.xlabel( 'midparentHeight')
plt.ylabel( 'childHeight')
plt.show()
预测 3/56
预测 4/56
收集数据的主要目的是预测成年子女的身高，成年子女的身高与他们的父母的身高
这两个变量之间呈现出正相关关系，我们可以利用这一点进行预测。我们的方法是，基
于双亲身高周围的所有点来做预测。为此，我们编写了一个名为predict_child 的函数，
该函数以双亲身高作为参数，并返回与双亲身高差距在半英寸之内的，所有子女的平均
身高。
def predict_child(galton,mpht):
return galton.loc[(galton[ 'midparentHeight']> =mpht 0.5) &
(galton[ 'midparentHeight']< mpht + 0.5), 'childHeight'].mean()
predict_child(galton,75)
70.1
预测 5/56
我们将函数应用于 Midparent 列，可视化我们的结果。
heights_with_predictions =[]
for mpht in galton[ 'midparentHeight']:
heights_with_predictions =np.append(heights_with_predictions,
predict_child(galton,mpht))
plt.scatter(galton[ 'midparentHeight'], galton[ 'childHeight'],color 'y')
plt.scatter(galton[ 'midparentHeight'], heights_with_predictions,color 'r')
plt.xlabel( 'midpa
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