Python 中的线性回归教程

线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它用于预测一个变量与一个或多个自变量之间的关系。以下是在 Python 中实现线性回归的教程。

1. 准备工作

在开始之前，请确保您已经安装了以下 Python 库：

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn

您可以通过以下命令安装这些库：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

2. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

3. 加载数据

我们可以使用 Scikit-learn 提供的内置数据集进行演示。这里我们使用 Boston 房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

4. 创建线性回归模型

model = LinearRegression()

5. 训练模型

model.fit(X, y)

6. 预测结果

# 预测单个数据点的值
print(model.predict([[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.0, 300.0, 15.0, 5.0, 120.0, 0.0, 0.0, 1.0]]))

# 预测整个数据集的值
y_pred = model.predict(X)

7. 可视化结果

plt.scatter(X[:, 0], y, color='blue')
plt.plot(X[:, 0], y_pred, color='red')
plt.show()

线性回归可视化

8. 扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的信息，可以阅读以下文章：

• Scikit-learn 官方文档中的线性回归教程

希望这个教程对您有所帮助！😊