线性回归教程

线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值。本教程将介绍线性回归的基本概念、原理以及如何在 Python 中实现。

基本概念

线性回归的目标是找到一条最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的距离之和最小。这条线通常被称为回归线。

线性回归原理

线性回归模型可以表示为：

y = β0 + β1 * x

其中，y 是因变量，x 是自变量，β0 是截距，β1 是斜率。

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。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

实例分析

以下是一个简单的线性回归实例，用于预测房价。

# 导入数据
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)

扩展阅读

更多关于线性回归的内容，可以参考本站的 线性回归进阶教程。

图片展示

线性回归模型

线性回归模型通常表示为一条直线。以下是一条线性回归线的示例：

房价预测

线性回归在房价预测中的应用也非常广泛。以下是一个房价预测的线性回归模型：