大约13年前，David Cournapeau的Scikit learn作为Google Summer of Code项目的一部分开始。随着时间的推移，Scikit learn成为Python中最著名的机器学习库之一。它提供了几种分类、回归和聚类算法，在我看来，它的关键优势是与Numpy、Pandas和Scipy无缝集成。
在本文中，我将用excel比较Scikit-learn多元线性回归的预测精度。Scikit-learn提供了许多参数（称为估计器（estimator）的超参数）来微调模型的训练并提高预测的准确性。
在excel中，我们没有太多的东西可以调整回归算法。为了公平比较，我将使用默认参数训练sklearn回归模型。
目的
此比较旨在了解excel和Scikit learn中线性回归的预测精度。另外，我将简要介绍在excel中执行线性回归的过程。
示例数据文件为了进行比较，我们将使用10万个降水量、最低温度、最高温度和风速的数据集。工作人员在8年中的每一天进行测量多次从而得到了这些数据。
我们将利用降水量、最低气温和最高气温来预测风速。因此，风速是因变量，其他数据是自变量。
我们将首先在excel上建立和预测风速的线性回归模型。然后我们将使用Scikit learn进行相同的练习，最后，我们将比较预测结果。
要在excel中执行线性回归，我们将打开示例数据文件并单击excel功能区中的“Data”选项卡。在“Data”选项卡中，选择数据分析选项。
提示：如果看不到“数据分析”选项，请单击 File > Options> Add-ins。选择“AnalysisToolPak”并单击“Go”按钮，如下所示
单击“Data Analysis”选项，将打开一个弹出窗口，显示excel中可用的不同分析工具。我们将选择Regression回归，然后单击“OK”。
将显示另一个弹出窗口。“Input Y range字段中填写风速（因变量）的Excel单元格参考。在“Input X Range”中，我们将为独立变量（即降水量、最低温度和最高温度）提供单元参考。
我们需要选中复选框“Label”，因为示例数据中的第一行有变量名。
在指定数据后单击“确定”按钮，excel将建立一个线性回归模型。你可以将其视为Scikit learn中的训练（fit 函数）。
Excel进行计算，并以良好的格式显示信息。在我们的例子中，excel可以拟合R方为0.953的线性回归模型。考虑到训练数据集中的100000条记录，excel在不到7秒的时间内执行了线性回归。与其他统计信息一起，它还显示了不同自变量的截距和系数。
基于excel线性回归输出，我们可以把下面的数学关系组合起来。
风速=2.438 （降水量*0.026） （最小温度*0.393） （最大温度*0.395）
我们将用这个公式来预测测试数据集的风速，测试集数据是excel没有用于训练的数据。
例如，对于第一个测试数据集，风速=2.438 （0.51*0.026） （17.78*0.393） （25.56*0.395）=19.55
此外，我们还计算了预测的残差并绘制了图，以了解其趋势。我们可以看到，在几乎所有的情况下，风速预测值都低于实际值，而风速越快，预测的误差就越大。
让我们在Scikit learn中钻研线性回归。
第1步-我们将导入要用于分析的包。独立变量的值分布在不同的值范围内，并且不是标准正态分布的，因此我们需要StandardScaler来实现自变量的标准化。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
第2步-将训练数据和测试数据分别从excel文件读取到PandasDataframe作为训练数据和测试数据。
Training_data=pd.read_excel(“Weather.xlsx”, sheet_name=”Sheet1")
Test_data=pd.read_excel(“Weather Test.xlsx”, sheet_name=”Sheet1")
在本文中，我将不着重于初步的数据质量检查，如空白值、离群值等以及相应的校正方法
第3步-在下面的代码中，我们声明了除“风速”外的所有列数据为自变量，只有“风速”作为因变量用于训练和测试数据。请注意，我们不会使用“SourceData_test_dependent”进行线性回归，而是将预测值与其进行比较。
SourceData_train_independent= Training_data.drop(["WindSpeed"], axis=1) # 从训练数据集中删除WindSpeed变量
SourceData_train_dependent=Training_data["WindSpeed"].copy() # 训练数据集只有自变量
SourceData_test_independent=Test_data.drop(["WindSpeed"], axis=1)
SourceData_test_dependent=Test_data["WindSpeed"].copy()
第4步-由于独立变量的范围是完全不同的，因此我们需要调整它以避免有些变量范围大，有些变量范围小导致的性能影响。在下面的代码中，自变量被缩放，并分别保存到X-train和X_test。在y_train中，相关训练变量被保存而不缩放。
sc_X = StandardScaler()
X_train=sc_X.fit_transform(SourceData_train_independent.values) #缩放自变量
y_train=SourceData_train_dependent # 因变量不需要缩放
X_test=sc_X.transform(SourceData_test_independent)
y_test=SourceData_test_dependent
第5步-现在我们将分别输入独立和因变量数据，即X_train 和y_train ，以训练线性回归模型。出于本文开头提到的原因，我们将使用默认参数执行模型拟合。
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
print("The Linear regression score on training data is ", round(reg.score(X_train, y_train),2))
训练数据的线性回归得分与我们用excel观察到的结果一致。
第6步-最后，我们将根据测试集预测风速。
predict=reg.predict(X_test)
从预测风速值和残差散点图可以看出，Sklean预测值更接近实际值。
将Sklearn和Excel残差并行比较，可以看出随着风速的增加，模型与实际值的偏差都比较大，但Sklearn比Excel好。
另一方面，excel确实预测了类似sklearn的风速值范围。如果一个近似的线性回归模型对你的商业案例来说足够好的话，那么快速预测方面excel是一个不错的选择。
Excel可以在与sklearn相同的精度水平上执行线性回归预测。因为sklearn可以通过对参数的微调，可以大幅度提高sklearn线性回归预测精度，并且更适合处理复杂模型。对于快速和近似的预测，excel是一个非常好的选择，具有可接受的精确度。
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