线性回归是机器学习中的一种基础算法，它通过建立一个线性模型来预测连续值。本教程将介绍如何在 Python 中实现线性回归。
线性回归原理
线性回归的目标是找到一组参数（斜率和截距），使得这些参数与输入数据之间的关系尽可能线性。
实现步骤
- 数据准备：首先需要准备一个数据集，其中包含输入特征和目标值。
- 模型构建：使用线性回归模型，将输入特征与目标值关联起来。
- 模型训练：通过最小化损失函数来调整模型参数。
- 模型评估：使用测试数据集来评估模型的性能。
Python 实现
以下是一个使用 Python 实现线性回归的简单示例：
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)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
资源链接
线性回归详细教程 - 想要更深入的了解线性回归，可以阅读这篇详细教程。
图片展示
线性回归模型示意图：