线性回归是机器学习中的一种基础算法，它通过拟合数据中的线性关系来预测目标值。本教程将介绍如何在 Python 中实现线性回归。
线性回归原理
线性回归的目标是找到一个线性方程，使得这个方程能够最小化预测值与实际值之间的误差。线性方程的一般形式为：
[ y = ax + b ]
其中，( y ) 是预测值，( x ) 是输入特征，( a ) 是斜率，( b ) 是截距。
Python 实现线性回归
在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现线性回归。以下是一个简单的例子：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 2.5, 3, 3.5]
# 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=0)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
扩展阅读
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