线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它能够帮助我们理解变量之间的关系。本教程将使用 PyTorch 库来介绍线性回归的实现过程。

线性回归概述

线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它的目标是找到一个线性模型，该模型可以最小化预测值与实际值之间的差异。

PyTorch 线性回归步骤

  1. 导入库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
  1. 创建数据集
# 创建一些随机数据
x = torch.randn(100, 1)
y = 3 * x + 2 + torch.randn(100, 1)
  1. 定义模型
# 定义一个线性模型
model = nn.Linear(1, 1)
  1. 定义损失函数和优化器
# 定义均方误差损失函数和SGD优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
  1. 训练模型
# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
  1. 评估模型
# 评估模型
with torch.no_grad():
    y_pred = model(x)
    print("预测值:", y_pred)
    print("实际值:", y)

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 的知识，可以访问我们的 PyTorch 教程。

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