Scikit-Learn 线性回归教程

线性回归是机器学习中最基本的模型之一，它用于预测连续值。Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，提供了许多机器学习算法的实现。本教程将介绍如何在 Scikit-Learn 中实现线性回归。

基本概念

线性回归的目标是找到一个线性模型，该模型可以预测一个连续的输出值。线性回归模型通常表示为：

y = β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + ... + βn * xn

其中，y 是预测值，x1, x2, ..., xn 是输入特征，β0 是截距，β1, β2, ..., βn 是系数。

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

pip install scikit-learn

为了演示线性回归，我们可以使用 Scikit-Learn 提供的波士顿房价数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

接下来，我们将使用数据集拟合一个线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(boston.data, boston.target)

现在我们可以使用模型进行预测：

predictions = model.predict(boston.data)

为了评估模型的性能，我们可以使用均方误差（MSE）：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(boston.target, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问我们的 Scikit-Learn 教程。