线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它通过拟合数据中的线性关系来预测连续值。本教程将介绍线性回归的基本概念、实现方法以及应用场景。
基本概念
线性回归旨在找到一组线性方程，这些方程可以描述输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的关系。具体来说，线性回归的目标是找到最佳拟合线，使得所有数据点到该线的距离之和最小。
实现方法
线性回归的实现方法主要有两种：简单线性回归和多元线性回归。
- 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
- 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。
以下是一个简单的线性回归模型示例：
# 简单线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
应用场景
线性回归广泛应用于各种领域，如下所示：
- 金融：股票价格预测、风险评估等。
- 医学：疾病预测、患者诊断等。
- 电商：推荐系统、广告投放等。
扩展阅读
想要深入了解线性回归，可以参考以下资源：
图片
线性回归模型示意图：