Python 线性回归教程

线性回归是一种用于预测数值结果的统计方法，在机器学习和数据分析中非常常见。本教程将详细介绍如何使用 Python 实现线性回归。

基础概念

线性回归的目标是找到一个线性模型，该模型能够最小化预测值与实际值之间的差异。简单来说，就是找到一个直线（或平面、曲面），使得这条直线（或平面、曲面）上的所有点到实际数据点的距离之和最小。

Python 实现步骤

1. 导入库：首先，我们需要导入必要的库。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 数据准备：接下来，我们需要准备一些数据。这里我们使用 sklearn 库中内置的波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

3. 创建模型：创建一个线性回归模型。

model = LinearRegression()

4. 训练模型：使用训练数据训练模型。

model.fit(X, y)

5. 预测：使用模型进行预测。

y_pred = model.predict(X)

图像展示

线性回归模型中，我们通常用散点图来展示预测值与实际值之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel('实际值')
plt.ylabel('预测值')
plt.title('线性回归预测结果')
plt.show()

线性回归预测结果

扩展阅读

想要更深入地了解线性回归，可以阅读以下教程：

• Python 线性回归详解
• 线性回归在数据分析中的应用

希望这个教程能够帮助您更好地理解线性回归！🎉