线性回归教程

线性回归是一种广泛应用的统计方法，用于预测一个或多个连续变量。以下是一些关于线性回归的基础教程和资源。

基础概念

• 什么是线性回归？ 线性回归旨在找到一个或多个变量与另一个变量之间的线性关系。

• 线性回归的类型

  • 一元线性回归：涉及两个变量。
  • 多元线性回归：涉及两个或更多变量。

实践教程

• 使用Python进行线性回归 可以通过Python中的scikit-learn库来实现线性回归。以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建特征和目标变量
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(np.array([6]).reshape(-1, 1))
print(y_pred)

学习资源

• 线性回归详细教程

图片展示

中心展示一张线性回归的示意图，以帮助理解：