[Python] 一元线性回归分析实例

本文通过一个房价预测的例子,展示了如何使用Python进行一元线性回归分析。数据包括房子的大小和对应房价,分析显示两者存在线性关系。文章包括问题背景、代码实现和结果展示。

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本文通过一个简单的例子:预测房价,来探讨怎么用python做一元线性回归分析。

1. 预测房价

房价是一个很火的话题,现在我们拿到一组数据,是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系,如下(csv数据文件):

No,square_feet,price
1,150,6450
2,200,7450
3,250,8450
4,300,9450
5,350,11450
6,400,15450
7,600,18450

从中可以大致看出,房价和房子大小之间是有相关关系的,且可以大致看出来是线性相关关系。为了简单起见,这里理想化地假设房价只和房子大小有关,那我们在这组数据的基础上,用一元回归分析预测房子的房价。

2. 代码实现

#!usr/bin/env python
#!-*- coding: utf8 -*-
# python一元线性回归分析实例:预测房子价格
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 用pandas读取csv
data = pd.read_csv("../data/price_info.csv")
x = data['square_feet']
y = data['price'</
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