Python 线性回归教程

线性回归是一种简单的统计方法，用于预测连续值。在Python中，线性回归是一个非常有用的工具，可以帮助我们理解数据之间的关系。

线性回归简介

线性回归是一种回归分析，用于预测一个或多个连续变量的值。它假设因变量与自变量之间存在线性关系。

Python中实现线性回归

Python提供了多种库来实现线性回归，其中最常用的是scikit-learn库。

安装scikit-learn

首先，确保你已经安装了scikit-learn库。如果没有，可以通过以下命令安装：

pip install scikit-learn

导入必要的库

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

准备数据

假设我们有一组数据，包含两个特征（X1和X2）和一个目标变量（Y）。

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
Y = np.array([1, 2, 3, 4])

创建线性回归模型

model = LinearRegression()

训练模型

model.fit(X, Y)

预测新数据

new_data = np.array([[5, 6]])
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

扩展阅读

想了解更多关于线性回归的信息？可以阅读我们提供的深入教程：线性回归深入解析

图片示例

线性回归的模型预测效果：