线性回归是机器学习中的一种基础算法，它通过找到一个线性模型来预测连续值。以下是一个简单的线性回归教程，帮助您入门。

1. 简介

线性回归是一种用于预测连续值的统计方法。它通过找到一个线性模型 ( y = mx + b ) 来预测目标变量 ( y )。

2. 线性回归的类型

  • 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
  • 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。

3. 线性回归步骤

  1. 数据收集：收集相关数据。
  2. 数据预处理：清洗和转换数据。
  3. 模型选择：选择合适的线性回归模型。
  4. 模型训练：使用训练数据训练模型。
  5. 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
  6. 模型优化：根据评估结果优化模型。

4. 实例

假设我们要预测一家公司的月销售额。我们可以使用过去几个月的销售数据和广告支出数据来进行线性回归。

# 代码示例（Python）
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
X = [[100], [150], [200], [250], [300]]  # 广告支出
y = [2000, 2500, 3000, 3500, 4000]      # 销售额

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
prediction = model.predict([[350]])

print("预测的销售额为：", prediction)

5. 扩展阅读

想要了解更多关于线性回归的知识，可以阅读我们的深入理解线性回归教程。

6. 图片

线性回归示意图

线性回归模型