一元线性回归学生成绩代码

一元线性回归是一种基本的机器学习算法，可以用来预测一个因变量和一个自变量之间的关系。在学生成绩预测中，我们可以用一元线性回归模型来预测学生的成绩。

以下是一元线性回归预测学生成绩的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105]

# 计算均值
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)

# 计算斜率和截距
numerator = 0
denominator = 0
for i in range(len(x)):
    numerator += (x[i] - x_mean) ** 2
slope = numerator / denominator
intercept = y_mean - slope * x_mean

# 预测成绩
x_test = 11
y_pred = slope * x_test + intercept
print("预测成绩为:", y_pred)

# 绘制拟合直线和散点图
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, slope * np.array(x) + intercept, color='r')
plt.show()