线性回归入门教程 📊

线性回归是机器学习中最基础的算法之一，适用于预测连续值问题。本文将手把手教你用Python实现线性回归模型，包含完整代码示例和可视化演示。

步骤详解 🧠

1. 数据准备
   使用Scikit-learn内置的波士顿房价数据集（已弃用，可替换为其他数据）

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

2. 数据分割
   按8:2比例划分训练集和测试集

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   

3. 模型训练
   创建线性回归实例并拟合数据

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   

4. 预测与评估
   计算R²得分和均方误差

   score = model.score(X_test, y_test)
   print(f"模型精度: {score:.2f}")
   

可视化演示 📈

通过散点图展示真实值与预测值的对比：

进阶学习 🔍

• 想了解更复杂的回归模型？可查看多项式回归教程
• 需要掌握特征工程技巧？推荐阅读数据预处理指南
• 对机器学习算法有疑问？算法原理详解提供全面解析

💡 提示：实际应用中建议使用更现代的数据集（如California房价数据集）并添加正则化项防止过拟合

返回首页获取更多Python教程资源 📚