线性回归是一种用于预测数值变量的统计方法。在 Python 中，我们可以使用多种库来实现线性回归，其中最常用的是 scikit-learn。

线性回归的基本原理

线性回归的目标是找到一个线性方程，用来描述因变量和自变量之间的关系。这个线性方程可以表示为：

[ 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 ) 是回归系数。

Python 中的线性回归

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库中的 LinearRegression 类来实现线性回归。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归对象
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

这里，X_train 和 y_train 分别是训练数据中的自变量和因变量，X_test 是测试数据中的自变量。

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 线性回归的知识，可以阅读以下教程：

图片展示

线性回归的模型示意图：

线性回归模型