分别构建线性回归、朴素贝叶斯和KNN模型实现国外大学硕士相关指标数据集的录取成功率预测，并对每个模型结果进行分析，给我代码

构建线性回归、朴素贝叶斯和KNN模型来预测国外大学硕士相关指标数据集的录取成功率，需要进行以下步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、特征选择、数据标准化等。
2. 模型构建：分别为线性回归、朴素贝叶斯和KNN算法构建模型。
3. 模型训练：使用训练数据集训练每个模型。
4. 模型评估：使用测试数据集评估模型性能。
5. 结果分析：对每个模型的结果进行分析，比较它们的优缺点。

以下是使用Python和Scikit-Learn库实现这些步骤的示例代码：

数据预处理

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设df是包含数据集的Pandas DataFrame
X = df.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
y = df['target_column']  # 目标列，即录取成功率

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 构建线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
lr_predictions = lr_model.predict(X_test)

# 评估模型
lr_mse = mean_squared_error(y_test, lr_predictions)
print(f"线性回归模型的均方误差: {lr_mse}")

朴素贝叶斯模型

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 构建朴素贝叶斯模型
nb_model = GaussianNB()
nb_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
nb_predictions = nb_model.predict(X_test)

# 评估模型
# 朴素贝叶斯通常用于分类问题，这里我们假设目标变量是离散的
# 如果是连续的，可能需要使用不同的评估指标

KNN模型

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 构建KNN模型
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
knn_predictions = knn_model.predict(X_test)

# 评估模型
knn_mse = mean_squared_error(y_test, knn_predictions)
print(f"KNN模型的均方误差: {knn_mse}")

请注意，上述代码是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和模型调优步骤。此外，如果目标变量是分类问题，可能需要使用不同的模型和评估指标。朴素贝叶斯通常用于分类问题，如果录取成功率是连续的，可能需要考虑使用其他类型的回归模型或转换问题类型。37