ML_class

学堂在线《机器学习》实验课代码+报告（其中实验1和实验6有配套PPT），授课老师为张敏老师。课程链接：https://www.xuetangx.com/training/ML080910036802/1048372?channel=i.area.page_course_ad。

持续更新中。
所有代码为作者所写，并非最后的“标准答案”，只有课程设计被扣了1分，其余皆是满分。仓库链接：https://github.com/W-caner/ML_class。 此外，欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/Can__er?type=blog。
部分数据集由于过大无法上传，我会在博客中给出下载链接。如果对代码有疑问，有更好的思路等，也非常欢迎在评论区与我交流~

Exp2：基于回归分析的大学综合得分预测

一、案例简介

大学排名是一个非常重要同时也极富挑战性与争议性的问题，一所大学的综合实力涉及科研、师资、学生等方方面面。目前全球有上百家评估机构会评估大学的综合得分进行排序，而这些机构的打分也往往并不一致。在这些评分机构中，世界大学排名中心（Center for World University Rankings，缩写CWUR）以评估教育质量、校友就业、研究成果和引用，而非依赖于调查和大学所提交的数据著称，是非常有影响力的一个。

本任务中我们将根据 CWUR 所提供的世界各地知名大学各方面的排名（师资、科研等），一方面通过数据可视化的方式观察不同大学的特点，另一方面希望构建机器学习模型（线性回归）预测一所大学的综合得分。

二、作业说明

使用来自 Kaggle 的数据，构建「线性回归」模型，根据大学各项指标的排名预测综合得分。

基本要求：

• 按照 8:2 随机划分训练集测试集，用 RMSE 作为评价指标，得到测试集上线性回归模型的 RMSE 值；
• 对线性回归模型的系数进行分析。

扩展要求：

• 对数据进行观察与可视化，展示数据特点；
• 尝试其他的回归模型，对比效果；
• 尝试将离散的地区特征融入线性回归模型，并对结果进行对比。

注意事项：

• 基本输入特征有 8 个：quality_of_education, alumni_employment, quality_of_faculty, publications, influence, citations, broad_impact, patents；
• 预测目标为score；
• 可以使用 sklearn 等第三方库，不要求自己实现线性回归；
• 需要保留所有数据集生成、模型训练测试的代码；