本文将带了解如何使用Python进行简单线性回归的机器学习项目。将从数据集的导入开始，逐步进行数据可视化、数据清洗、模型构建、训练，并最终进行预测。掌握这些基础将提升数据分析能力。
在开始机器学习项目之前，需要导入数据集。数据集是一系列相关信息的集合，由计算机作为单元进行操作。以下是如何导入将在本教程中使用的数据集的步骤。
# 假设数据集的URL为 'http://example.com/dataset.pkl'
# 使用Python代码直接从URL获取数据集
import pandas as pd
raw_data = pd.read_pickle('http://example.com/dataset.pkl')
print(raw_data.head())
这段代码帮助直接从URL获取用于教程的数据集。数据集包含两列：年龄（以年为单位）和身高（以英寸为单位），共有100行数据，代表100个人。
在导入数据并将其与Colab关联后，使用pandas库中的函数来查看数据集的概览。数据集的扩展名为.pkl，可以通过pandas库中的函数来查看它。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(raw_data['Age'], bins=10, alpha=0.7, label='Age')
plt.hist(raw_data['Height'], bins=10, alpha=0.7, label='Height')
plt.legend()
plt.show()
以上代码将数据集中的每个列作为单独的图形显示出来，Y轴表示频率，X轴分别表示年龄和身高。
为了构建有效的模型，需要使用清洗过的数据集。在清洗数据时，发现有些条目的年龄小于零，这是没有意义的。因此，需要清洗这些数据以获得更好的准确性。
cleaned_data = raw_data[raw_data['Age'] >= 0]
清洗后的数据集从100行减少到93行，因为移除了7行年龄小于0的数据。
在这个阶段，将使用机器学习算法，即简单线性回归。简单线性回归是一个回归模型，它使用直线来估计自变量和因变量之间的关系。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = cleaned_data['Age'].values.reshape(-1, 1)
y = cleaned_data['Height'].values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
以上代码创建并训练了一个线性回归模型。模型使用年龄作为输入，预测身高作为输出。
借助这个训练好的模型，现在可以进行准确的预测。对于任何给定的年龄，都可以找到可能的身高（以英寸为单位）。
predictions = model.predict(X)
以上代码使用训练好的模型对数据集中的年龄进行预测，得出对应的身高预测值。