如何从具有多个估计值的数据帧创建回归表？

从具有多个估计值的数据帧创建回归表可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：首先，收集包含多个估计值的数据帧。确保数据帧中的每个估计值都与相应的特征或变量相关联。
2. 数据清洗：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值。确保数据的准确性和完整性。
3. 特征选择：根据回归分析的目标，选择与目标变量相关的特征。可以使用统计方法、特征重要性评估或领域知识来进行特征选择。
4. 数据分割：将数据集划分为训练集和测试集。通常，将大部分数据用于训练回归模型，剩余的数据用于评估模型的性能。
5. 回归模型选择：选择适合问题的回归模型，如线性回归、多项式回归、决策树回归、支持向量回归等。根据数据的特点和问题的复杂性选择合适的模型。
6. 模型训练：使用训练集对选择的回归模型进行训练。模型将学习特征与目标变量之间的关系。
7. 模型评估：使用测试集评估训练好的回归模型的性能。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
8. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化。可以尝试调整模型的超参数、增加更多特征、使用正则化等方法来改善模型性能。
9. 模型应用：使用优化后的回归模型进行预测和推断。将新的输入数据帧输入模型，得到相应的回归结果。

总结： 从具有多个估计值的数据帧创建回归表需要进行数据准备、数据清洗、特征选择、数据分割、回归模型选择、模型训练、模型评估、模型优化和模型应用等步骤。通过这些步骤，可以建立一个准确预测目标变量的回归模型，并将其应用于新的数据帧中。