线性回归入门教程

线性回归是机器学习中最基础和最常用的算法之一。本教程将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及应用。

基本概念

线性回归旨在找到数据中的一个线性关系，即一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标变量）之间的关系。

线性回归模型

线性回归模型可以表示为：

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

其中，y 是因变量，x1, x2, ..., xn 是自变量，β0, β1, ..., βn 是模型的参数。

模型参数估计

线性回归模型参数的估计通常使用最小二乘法。

应用场景

线性回归广泛应用于各个领域，如：

预测房价
股票价格预测
用户行为分析

代码示例

以下是一个简单的线性回归模型实现：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 2.5, 3, 4])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict([[6]])

# 输出预测结果
print("预测值:", y_pred)

扩展阅读

想要了解更多关于线性回归的知识，可以阅读以下教程：