线性回归实践教程 🧠📉

欢迎来到线性回归的实战学习页面！通过本教程，你将掌握如何用Python实现一个简单的线性回归模型。📌

🧰 实践步骤

1. 环境准备

   • 安装必要的库：pip install numpy matplotlib scikit-learn
   • 导入基础模块：

     import numpy as np
     import matplotlib.pyplot as plt
     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     

2. 数据生成
   创建模拟数据集（以房价预测为例）：

   np.random.seed(0)
   X = np.random.rand(100, 1) * 100
   y = 3.5 * X + np.random.normal(0, 10, (100, 1))
   

   

3. 模型训练
   初始化并拟合模型：

   model = LinearRegression()
   model.fit(X, y)
   

   拟合结果可视化：

   

4. 参数解读

   • 斜率（Coefficient）：model.coef_
   • 截距（Intercept）：model.intercept_
   • 预测值计算：model.predict(X)

📚 扩展学习

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📌 注意事项

• 实际应用中需注意特征标准化（StandardScaler）
• 模型评估建议使用R²或均方误差（MSE）
• 尝试用不同数据集验证模型效果（如sklearn内置数据集）