【WY】数据处理 — Python 阶段一：基础语法七 —— 数据建模：线性回归

InitialHeart2021

于 2021-12-28 10:44:57 发布

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分类专栏：【二】统计分析【四】机器学习文章标签： python 开发语言后端

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本文详细介绍了线性回归的理论基础，包括回归分析、线性回归的案例分析，以及误差和模型评估的方法。同时，通过一元和多元线性回归的代码实现，阐述了模型建立、误差计算及模型评价指标如mse和r的相关知识。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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文章目录

一、理论基础
二、代码实现

一、理论基础

1.1 回归分析

在这里插入图片描述

1.2 线性回归

在这里插入图片描述

1.2.1 案例分析

在这里插入图片描述

1.3 误差：拟合直线与样本值的误差

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