人工智能教程：Python实现线性回归分析 📊

线性回归是机器学习中最基础的算法之一，常用于预测和建模。以下是使用Python实现线性回归的完整指南：

1. 基础概念 📚

• 定义：通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系进行预测
• 公式：$$ y = wx + b $$（w为权重，b为偏置）
• 应用场景：房价预测、销量分析、趋势建模等

2. 实现步骤 ⚙️

1. 导入必要库

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

2. 准备数据集
3. 创建模型并训练

   model = LinearRegression()
   model.fit(X, y)
   

4. 进行预测

   predictions = model.predict(X_test)
   

5. 可视化结果

3. 示例代码 💻

# 生成模拟数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = np.array([[6], [7]])
predicted_y = model.predict(new_data)

print("预测结果:", predicted_y)

4. 应用场景 🌐

• 金融领域：预测股票价格趋势
• 医疗健康：分析疾病与风险因素的关系
• 市场营销：评估广告投入与销售额的关联

5. 扩展学习 📚

想要深入了解其他机器学习算法？可以访问我们的机器学习_基础教程获取更多知识！