Julia是一种高性能的动态编程语言,它具有灵活的语法和强大的计算能力,特别适合科学计算和数据分析领域。在Julia中,可以使用DataFrames.jl库来处理数据帧(DataFrame),并使用MLJ.jl库来进行线性回归(Linear Regression)计算。
数据帧是一种二维表格结构,类似于Excel中的表格,它由多个列组成,每一列可以包含不同类型的数据。迭代数据帧中的列意味着遍历数据帧的每一列,并对每一列进行相同的操作或计算。
线性回归是一种统计学方法,用于建立一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。在Julia中,可以使用MLJ.jl库中的LinearRegressor模型来进行线性回归计算。该模型可以拟合数据并预测因变量的值,同时提供了一些评估指标来衡量模型的拟合程度和预测能力。
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