自己做的第一份入门级数据分析项目，完成了数据预处理，数据清洗，EDA，特征工程，模型预测等步骤，流程相对完整，但是各方面具体做的还是过于粗糙了些。
顺便贴一下gemini对我的这份项目的总结：
在 Student_test.ipynb 以及大多数数据科学项目中，采用 “线性回归做 Baseline（基准） -> XGBoost 做进阶模型” 的策略，是一种非常经典且符合工程逻辑的做法。
这背后的逻辑并不是随意的，而是为了解决**可解释性、性能评估和模型选择**这几个核心问题。
### 1. 为什么要用线性回归作为 Baseline（基准）？
Baseline 的意思是“**及格线**”或“**参照物**”。在还没开始“精装修”之前，你需要先搭个“毛坯房”看看地基稳不稳。
* 确立下限（Sanity Check）：
* 线性回归（Linear Regression）是最简单、计算最快、假设最少的模型。
如果后续复杂的 XGBoost 模型跑出来的分数（RMSE）比线性回归还差，或者只是一样好，那就说明你的复杂模型*配置错了**，或者出现了**过拟合**。
* Baseline 告诉你：“如果你连简单的线性关系都拟合不好，就别折腾复杂的了。”
* 可解释性强：
线性回归能直接告诉你特征的*正负相关性**。比如系数是正的，说明该特征对成绩是正面影响。这能帮你快速验证数据的逻辑是否正确（例如：如果发现“缺勤率”系数是正的，那数据肯定有问题）。
* 低成本验证数据质量：
* 线性回归对特征工程（如归一化、共线性）很敏感。如果在 Baseline 阶段分数极低，说明数据预处理（Preprocessing）阶段就有大问题，比如特征没洗干净。
### 2. 为什么要用 XGBoost 做实际预测模型？
一旦确立了 Linear Regression 的基准分数，XGBoost 的任务就是**突破上限**。
* 捕捉非线性关系：
* 现实世界（尤其是教育数据）通常不是线性的。
* 例子：每天学习 10 小时可能成绩很好，但学习 20 小时可能导致过劳，成绩反而下降。线性回归只能画一条直线，无法理解这种“过犹不及”的抛物线关系，而 XGBoost（基于树的模型）可以轻松切割出这种非线性逻辑。
* 自动处理特征交互：
你在代码里手动造了一个特征 有效学习时长 = 学习时长 睡眠时长。
* XGBoost 的决策树结构天生就能通过分叉发现这种组合特征（Interaction），它能自动发现“当家庭收入低 且 没上网课 时，成绩会显著下降”这样的复杂规则，而不需要你一个个手动去乘。
* 对表格数据的统治力：
* 在结构化数据（Tabular Data，即像 Excel 这种有行有列的数据）竞赛中，XGBoost / LightGBM / CatBoost 等梯度提升树模型（GBDT）几乎是垄断地位，它们的预测精度通常远高于线性模型和简单的神经网络。
### 3. 常规数据分析项目是如何做的？（标准流程）
在工业界或 Kaggle 竞赛中，模型演进通常遵循 “哑巴模型 -> 简单模型 -> 复杂模型 -> 融合模型” 的金字塔路径：
第一层：哑巴模型 (Dummy Baseline)
* 做法：不看任何输入特征，直接永远预测**平均数**（如果是回归问题）或**众数**（如果是分类问题）。
* 目的：确定数据的最低底线。如果你的模型跑不过“瞎猜平均分”，那是完全失败的。
第二层：白盒模型 (Simple Benchmark) -> 你的 LinearRegression 在这
* 模型：线性回归、逻辑回归、简单的单棵决策树。
* 目的：
* 获得一个 decent（体面）的分数。
* 理解特征权重（Feature Importance）：向业务部门解释哪些因素最重要。
第三层：黑盒/强力模型 (SOTA Model) -> 你的 XGBoost 在这
* 模型：XGBoost, LightGBM, CatBoost, 随机森林。
* 做法：
1. 使用 GridSearch 或 Optuna 进行**超参数调优**（你目前的 XGBoost 参数是写死的，常规做法是要搜索最优参数）。
2. 处理复杂的分布（如你代码中用到的 TransformedTargetRegressor 处理偏态分布）。
* 目的：不惜一切代价提高预测精度，哪怕牺牲模型的可解释性。
第四层：模型融合 (Ensemble)
* 做法：将 Linear Regression 的预测结果和 XGBoost 的预测结果，按一定比例加权（例如 0.1 Linear + 0.9 XGB）。
* 目的：集百家之长，减少模型的方差（Variance），让预测更稳健。
### 总结你的代码：
你目前的做法非常标准且正确：
1. 先用 Linear Regression 跑通流程，确保 Pipeline 没有代码报错，并拿到了一个 RMSE（比如 3.0）。
2. 再上 XGBoost，通过更强的拟合能力，试图将 RMSE 降到更低（比如 2.2）。
这证明了引入复杂模型带来的“收益”（Lift）是真实的，而不仅仅是运气的成分。
评论