线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，它用于预测连续值。本教程将带你通过实践来学习线性回归。
学习目标
- 理解线性回归的概念和原理
- 掌握线性回归的模型构建和训练
- 学习如何评估线性回归模型的性能
实践步骤
- 数据准备：首先，你需要准备一个数据集，用于训练和测试线性回归模型。你可以从 机器学习数据集 中选择一个。
- 模型构建：使用 Python 中的线性回归库，如 scikit-learn，构建线性回归模型。
- 模型训练：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型。
- 模型评估：使用测试集来评估模型的性能，并调整模型参数以优化性能。
图片示例
线性回归模型通常表示为：
$$y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon$$
其中，$y$ 是预测值，$x$ 是输入特征，$\beta_0$ 和 $\beta_1$ 是模型的参数，$\epsilon$ 是误差项。
下面是一个线性回归模型的示意图：
扩展阅读
如果你想要更深入地了解线性回归，可以阅读以下教程：