线性回归是一种常见的机器学习算法,用于预测连续型变量的值。它建立了自变量(特征)与因变量之间的线性关系模型,通过拟合最佳的直线来进行预测。
线性回归的优势在于简单易懂、计算效率高,并且在许多实际应用中表现良好。它可以用于预测房价、销售量、股票价格等连续型变量的值。
在Python3中,可以使用多种库和工具来实现线性回归预测,如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
以下是一个基于Python3的线性回归预测的示例代码:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义自变量和因变量
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 进行预测
X_test = np.array([[3, 4], [4, 5]])
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)
在这个示例中,我们使用了NumPy库来创建自变量X和因变量y的数组。然后,我们使用Scikit-learn库中的LinearRegression类来创建线性回归模型,并通过fit()方法拟合模型。最后,我们使用predict()方法对新的自变量X_test进行预测,并打印出预测结果。
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