使用机器学习的线性回归模型对每加仑MPG英里数的准确预测 摘要：考虑到过去两个世纪以来汽车行业的发展，我们看到燃油价格不断上涨，客户对功能的要求越来越高，汽车制造商正在不断优化其流程以提高燃油效率。 但是，如果给定一些有关车辆的已知规格，如果您可以对汽车的MPG进行可靠的估算，那该怎么办？ 然后，您既可以拥有更理想的车辆，又可以提高效率，改善燃油经济性，并为消费者带来更多的需求和供应，则可以在市场上击败竞争对手。 我们正在实施机器学习来设计预测模型，并在过去的几年中（在MPG中）制造1到2辆汽车

MechaCar_Statistical_Analysis 项目概况 •该项目涉及使用统计和假设检验来分析汽车行业的一系列数据集。 •所有统计分析和可视化均以R编程语言编写。 •燃油效率（MPG）：燃油效率是车辆每单位燃油可行驶多远的度量。 节油型车辆在行驶给定距离时需要较少的汽油。 由于行程所需的燃料较少，因此从长远来看，节油型汽车可为驾驶员节省更多的钱。 在美国，燃油效率表示为“英里/加仑”（mpg）。 问题是，MechaCars的mpg是否比其他竞争对手好？ 工具与技术 •R编程，R-St

手动变速箱比自动变速箱更省油吗？ 对32 1973-74型美国汽车的数据进行了分析，以确定手动或自动变速箱是否更省油，并确定省油的最佳先决条件。 我使用回归方法-线性回归，多元回归和嵌套似然检验来发现，在固定汽车重量下，手动和自动变速器车辆的燃油效率没有差异。 燃油效率主要取决于汽车的重量和气缸数。 重要的是要注意，这些结论仅适用于这组特定的汽车，即1973-74年的美国模型汽车，并不一定始终适用于所有模型的汽车。 数据 1974年汽车趋势杂志 守则及指示 Auto-FuelEfficien