线性回归教程

线性回归是机器学习中一种非常基础的算法，它用于预测一个连续值。本教程将带你了解线性回归的基本概念、原理以及如何使用 Python 实现线性回归。

基本概念

线性回归的目标是找到一条直线，这条直线能够尽可能准确地预测因变量的值。这条直线通常被称为回归线。

线性回归原理

线性回归的基本原理是通过最小化误差平方和来找到最佳拟合线。误差平方和是指实际值与预测值之间差的平方和。

Python 实现线性回归

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现线性回归。

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)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)

扩展阅读

• Scikit-learn 线性回归教程

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<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/linear_regression/" alt="线性回归"/></center>