Python 线性回归教程

线性回归是一种常用的机器学习算法，用于预测数值型变量。本文将介绍如何使用 Python 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模型，使得模型预测的值与实际值之间的误差最小。线性模型的一般形式为：

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n $$

其中，$y$ 是因变量，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是自变量，$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$ 是模型的参数。

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。以下是一个简单的例子：

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

# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [1, 2, 3, 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
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

扩展阅读

更多关于线性回归的内容，您可以参考以下链接：

• 线性回归详解
• scikit-learn 线性回归教程

希望这个教程能帮助您更好地理解 Python 线性回归。😊