线性回归python

线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。它通过拟合一条直线来预测自变量与因变量之间的关系。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归模型。

我们需要导入所需的库和数据集。在这个示例中，我们使用scikit-learn自带的波士顿房价数据集作为示例数据。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 导入数据集
boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们可以创建一个线性回归模型，并使用训练集进行拟合。

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

拟合完成后，我们可以使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确性。

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确性
accuracy = model.score(X_test, y_test)

在这个示例中，我们使用了波士顿房价数据集。我们首先导入数据集，并将特征和目标变量分别赋值给X和y。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。

接下来，我们创建了一个线性回归模型，并使用训练集对模型进行拟合。拟合完成后，我们使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确性。

线性回归模型的拟合过程是通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线的。模型会根据训练集中的特征和目标变量之间的线性关系，找到最佳的回归系数，从而建立起特征与目标变量之间的线性关系。

除了使用scikit-learn库，还可以使用其他库如statsmodels进行线性回归分析。在实际应用中，线性回归模型常用于预测房价、销售量等连续型变量。

线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归模型。通过拟合训练集数据，模型可以找到最佳的回归系数，从而建立起特征与目标变量之间的线性关系。我们可以使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确性。