python线性回归实现

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型变量的值。Python提供了多种库和工具来实现线性回归，其中最常用的是使用scikit-learn库。

线性回归的实现步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

1. 准备数据集，将数据集划分为训练集和测试集：

# 假设已经准备好了特征矩阵X和目标变量y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

1. 创建线性回归模型对象：

regressor = LinearRegression()

1. 使用训练集训练模型：

regressor.fit(X_train, y_train)

1. 使用测试集进行预测：

y_pred = regressor.predict(X_test)

1. 评估模型的性能，常用的评估指标是均方误差（Mean Squared Error）：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

线性回归的优势在于简单易懂、计算效率高、可解释性强。它适用于预测因变量与一个或多个自变量之间的线性关系，并且特征之间的关系是线性的情况。

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