线性回归算法介绍和代码例程

线性回归算法介绍：

线性回归是一种用于建立输入变量与连续输出变量之间线性关系的机器学习算法。其基本思想是通过最小化实际观测值（y）和模型预测值（y_hat）之间的残差平方和来拟合最佳的线性模型。

线性回归模型的数学表达式如下：

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y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn

其中，y 是预测值，b0 是截距，b1, b2, ..., bn 是特征的系数，x1, x2, ..., xn 是输入特征。

线性回归适用于连续型因变量与一个或多个自变量之间的关系建模，例如房价预测、销售趋势分析等。

线性回归代码例程：

以下是一个使用 Python 和 Scikit-learn 模块实现简单线性回归的代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 准备数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)  # 特征变量
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # 目标变量# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()# 使用数据训练模型
model.fit(X, y)# 打印模型参数
print("斜率 (Coefficients):", model.coef_)
print("截距 (Intercept):", model.intercept_)# 进行预测
X_new = np.array([[6]])  # 新数据点
y_pred = model.predict(X_new)
print("预测值:", y_pred)

以上代码演示了如何使用线性回归模型对示例数据进行训练和预测。