Python中如何实现线性回归？

要在Python中实现线性回归，我们可以从多个角度出发。这不仅仅是一个简单的函数调用，而是涉及到统计学、数学优化和机器学习的综合应用。让我们深入探讨一下这个过程。

在Python中实现线性回归最常见的方法是使用scikit-learn库，它提供了简便且高效的工具。然而，如果我们想要更深入地理解线性回归的原理和实现细节，我们也可以从头开始编写自己的线性回归算法。

使用scikit-learn实现线性回归

scikit-learn库封装了线性回归的实现，使得我们可以轻松地进行建模和预测。下面是一个使用scikit-learn实现线性回归的例子：

import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一些数据np.random.seed(0)X = np.random.rand(100, 1)y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) * 0.1# 创建并拟合模型model = LinearRegression()model.fit(X, y)# 预测X_test = np.array([[0], [1]])y_pred = model.predict(X_test)# 绘图plt.scatter(X, y, color='blue', label='数据点')plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='线性回归')plt.xlabel('X')plt.ylabel('y')plt.legend()plt.show()print(f"斜率: {model.coef_[0][0]:.2f}, 截距: {model.intercept_[0]:.2f}")

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