TensorFlow 线性回归教程

线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值。本文将使用 TensorFlow 框架来演示如何实现线性回归。

线性回归原理

线性回归的目标是找到一个线性函数 ( f(x) = w_0 + w_1 \times x )，使得该函数能够尽可能准确地预测目标值 ( y )。

实现步骤

1. 导入库：首先，我们需要导入 TensorFlow 和其他必要的库。

import tensorflow as tf
import numpy as np

2. 生成数据：为了演示，我们可以生成一些模拟数据。

x_train = np.linspace(-1, 1, 100)
y_train = 1.5 * x_train + np.random.randn(100) * 0.5

3. 定义模型：创建一个线性回归模型。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

4. 编译模型：编译模型，指定损失函数和优化器。

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

5. 训练模型：使用训练数据训练模型。

model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

6. 评估模型：使用测试数据评估模型。

x_test = np.linspace(-1, 1, 10)
y_test = 1.5 * x_test + np.random.randn(10) * 0.5
print("预测值：", model.predict(x_test))
print("真实值：", y_test)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的知识，可以访问我们的 TensorFlow 教程。

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线性回归模型预测结果：