Python 线性回归教程

线性回归是机器学习中的一种基础算法，它用于预测连续值。在 Python 中，我们可以使用多种库来实现线性回归，其中最常用的是 scikit-learn 库。

简介

线性回归旨在找到一条最佳拟合线，以描述两个或多个变量之间的关系。通过这条线，我们可以预测一个变量的值。

为什么要学习线性回归？

理解基本的机器学习算法
预测连续值
数据可视化

工具和库

为了实现线性回归，我们需要以下工具和库：

Python
NumPy
Matplotlib
Scikit-learn

实践

以下是一个简单的线性回归示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建数据
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(X)

# 打印预测结果
print(y_pred)

扩展阅读

如果你想要更深入地了解线性回归，可以阅读以下教程：