Python中的简单线性回归实例

于 2023-10-16 23:06:42 发布
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文章标签： python 线性回归 开发语言 Python
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本文介绍了如何在Python中使用scikit-learn实现单变量线性回归。通过导入NumPy、matplotlib和scikit-learn库，创建并拟合数据，进行预测及结果可视化，展示了一个完整的线性回归实例。

简介
线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现简单的单变量线性回归模型。本文将介绍如何使用Python进行简单的线性回归分析，并提供相应的源代码。

步骤

  1. 导入所需的库
    首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy库进行数值计算，使用matplotlib库进行数据可视化，使用scikit-learn库中的线性回归模型。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
  1. 准备数据
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新年第一篇有些敷衍。
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