Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

1. 引言

作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。

在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归模型。我会从数据准备、模型训练、模型评估等方面,详细阐述整个过程,希望对您有所帮助。

2. 数据准备

首先,让我们导入必要的库:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from
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