线性回归介绍

线性回归是一种用于预测连续值的统计方法。在Python中，我们可以使用多种库来实现线性回归，如scikit-learn。

线性回归原理

线性回归的基本思想是找到一个线性模型，使得该模型对于新数据的预测误差最小。

### 线性回归方程

线性回归方程的一般形式为：

$$
y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n
$$

其中，$y$ 是因变量，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是自变量，$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$ 是回归系数。

## Python实现

在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现线性回归。

```python
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)

学习资源

想要了解更多关于线性回归的知识，可以参考以下资源：

• 线性回归教程
• Scikit-learn官方文档

线性回归模型示例