使用线性回归模型进行单个样本目标值预测

使用线性回归模型进行单个样本目标值预测

线性回归是一种常用的机器学习算法，可用于预测连续型变量的目标值。在本文中，我们将使用R语言来演示如何使用线性回归模型来预测单个样本的目标值。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含两个变量（特征）的数据集，其中一个变量是自变量（输入），另一个变量是因变量（输出）。我们要利用线性回归模型来预测因变量的值。

下面是一个示例数据集：

# 创建示例数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)  # 自变量
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)  # 因变量

接下来，我们可以使用lm()函数来构建线性回归模型。lm()函数的第一个参数是一个公式，指定了因变量和自变量之间的关系。在我们的示例中，我们使用y ~ x来表示因变量y与自变量x之间的线性关系。

# 构建线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

现在，我们已经构建了线性回归模型。我们可以使用predict()函数来预测新样本的目标值。在这里，我们将使用一个新的自变量值来预测因变量的值。

# 预测新样本的目标值
new_x <- 6  # 新的自变量值
predicted_y <- predict(model, data.frame(x = new_x))

在上面的代码中，我们创建了一个包含新自变量值的数据框