Как делается прогноз по регрессии

Прогноз по регрессии строится на основе обученной модели, которая предсказывает непрерывную целевую переменную по входным признакам. Основные шаги:

1. Подготовка данных (нормализация, обработка пропусков)
2. Выбор модели (Linear Regression, Random Forest, XGBoost и др.)
3. Обучение модели на тренировочных данных
4. Прогнозирование на новых данных

Пример с LinearRegression в sklearn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Для оценки качества прогноза используются метрики: MAE, MSE, R². Важно проверять допущения модели (линейность, нормальность ошибок, мультиколлинеарность).