matplotlib上一元线性回归的代价函数

代价函数是用来衡量预测值与真实值之间差异的函数。在一元线性回归中，我们希望通过拟合一条直线来预测因变量（dependent variable）与自变量（independent variable）之间的关系。matplotlib是一个流行的Python绘图库，它可以用于数据可视化和绘制各种图表，包括线性回归。

在matplotlib中进行一元线性回归的代价函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE）。它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE的公式如下：

MSE = (1/n) * ∑(y_pred - y_true)^2

其中，n是样本数量，y_pred是预测值，y_true是真实值。MSE的值越小，表示预测值与真实值之间的差异越小，拟合效果越好。

应用场景：

• 一元线性回归代价函数可以用于评估模型的拟合效果，可以帮助我们了解预测值与真实值之间的误差程度。
• 在数据分析和机器学习中，可以利用一元线性回归的代价函数来评估不同模型的性能，并选择最优的模型。
• 可以通过改变模型的参数或特征来最小化代价函数，从而优化模型的拟合效果。

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