一元线性回归python实现

一元线性回归是一种简单的回归分析方法，用于建立一个自变量和因变量之间的线性关系模型。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现一元线性回归。

以下是一元线性回归的Python实现步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：
假设我们有一个自变量x和一个因变量y的数据集，可以将它们存储在NumPy数组中：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

3. 创建回归模型并进行拟合：

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

4. 获取回归模型的参数：

intercept = model.intercept_  # 截距
slope = model.coef_  # 斜率

5. 进行预测：
可以使用训练好的模型进行预测，给定一个新的自变量x值，预测对应的因变量y值：

new_x = np.array([6]).reshape((-1, 1))
predicted_y = model.predict(new_x)

以上就是一元线性回归的Python实现步骤。