线性回归 Python 教程

线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它用于预测一个连续值。本文将介绍如何使用 Python 实现线性回归。

基本概念

线性回归的目标是找到一个线性函数，使得该函数对数据的预测误差最小。

线性回归的公式如下：

y = b0 + b1 * x

其中，y 是预测值，x 是输入特征，b0 和 b1 是模型的参数。

使用 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。

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们准备数据：

# 假设我们有一个包含 x 和 y 的数据集
x = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 2.5, 3, 3.5]

# 将数据集分为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，我们创建一个线性回归模型并训练它：

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train)

最后，我们使用模型进行预测并评估其性能：

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("预测误差：", mse)

扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的知识，可以阅读以下文章：

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