线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，它用于预测连续值。本教程将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及如何使用它进行预测。
基本概念
线性回归的目标是通过找到一个线性函数，来预测因变量（目标值）与自变量（特征）之间的关系。线性函数通常表示为：
$$ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n $$
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。
线性回归的原理
线性回归的核心思想是最小化预测值与实际值之间的误差。具体来说，我们使用最小二乘法来估计回归系数，使得预测值与实际值之间的平方误差之和最小。
实践示例
以下是一个简单的线性回归示例，我们将使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([1, 3, 2, 4])
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
y_pred = model.predict([[5, 6]])
print("预测值：", y_pred)
扩展阅读
如果您想了解更多关于线性回归的知识，可以阅读以下教程：