使用Python实现线性回归

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本文介绍了如何使用Python实现线性回归,通过最小二乘法拟合数据,创建了一个可以根据身高预测体重的模型。首先导入NumPy和Matplotlib库,然后生成模拟数据,接着用最小二乘法求解最佳拟合线,最终进行预测并可视化结果。

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线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。通过线性回归,我们可以预测一个因变量(目标变量)与一个或多个自变量之间的关系。在本文中,我们将使用Python来实现一个简单的线性回归模型。

首先,我们需要导入所需的库。我们将使用NumPy库进行数值计算,并使用Matplotlib库进行数据可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,我们需要准备我们的数据。在这个例子中,我们将使用一个简单的模拟数据集。假设我们有一组身高和体重的数据,我们的目标是根据身高来预测体重。我们将创建两个NumPy数组来存储身高和体重的数据。

# 输入数据 - 身高(单位:厘米)
X = np
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