线性回归是一种用于预测连续值的统计方法。在本教程中，我们将探讨线性回归的基本概念、实现方法以及应用场景。

基本概念

线性回归的目标是找到一组参数（斜率和截距），使得这些参数与输入数据之间的关系尽可能线性。

实现方法

线性回归主要有两种实现方法：简单线性回归和多元线性回归。

  • 简单线性回归：用于两个变量之间的关系预测。
  • 多元线性回归：用于多个变量之间的关系预测。

应用场景

线性回归广泛应用于各种领域，如金融、医学、社会科学等。

示例

假设我们想要预测一家公司的销售额。我们可以使用多元线性回归来分析公司的广告支出、产品价格等因素对销售额的影响。

代码示例

以下是一个使用Python实现线性回归的简单示例：

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([2, 4, 5, 5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[5, 6]]))

扩展阅读

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图片展示

线性回归模型：

Linear_Regression_Model