Python 机器学习教程：线性回归

线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值。本文将介绍如何在 Python 中使用线性回归进行机器学习。

线性回归简介

线性回归是一种预测模型，它假设两个变量之间存在线性关系。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现线性回归。

安装 scikit-learn

在开始之前，请确保您已经安装了 scikit-learn 库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

创建线性回归模型

以下是一个简单的线性回归模型的示例：

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)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)

评估模型

为了评估模型的性能，我们可以使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"均方误差: {mse}")

扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的知识，可以阅读以下文章：

总结

线性回归是一种强大的机器学习算法，可以帮助我们预测连续值。希望本文能帮助您更好地理解线性回归在 Python 中的实现。