线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它主要用于预测数值型目标变量。以下是一个简单的线性回归教程，帮助你入门线性回归。

线性回归的基本概念

线性回归的目标是通过找到一个线性函数 ( f(x) = ax + b )，使得该函数能够尽可能准确地预测目标变量 ( y )。

  • 自变量（特征）: 输入变量，通常表示为 ( x )。
  • 因变量（目标变量）: 输出变量，通常表示为 ( y )。
  • 系数（参数）: ( a ) 和 ( b )，分别代表线性函数的斜率和截距。

线性回归的模型

线性回归的模型可以表示为：

[ y = ax + b ]

其中：

  • ( y ) 是目标变量。
  • ( x ) 是特征。
  • ( a ) 是斜率，表示特征对目标变量的影响程度。
  • ( b ) 是截距，表示当特征值为0时，目标变量的预测值。

线性回归的实现

以下是一个使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设有一个特征x和目标变量y
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 3, 2, 5, 4]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f"均方误差: {mse}")

扩展阅读

更多关于线性回归的内容，可以参考以下链接：

希望这个教程能帮助你更好地理解线性回归！🤓

线性回归图表