python线性回归模型算法

Python中的线性回归模型是一种用于预测连续数值的统计学习方法，它基于假设输入特征与输出之间存在线性关系。最常用的库如Scikit-Learn库提供了实现这一过程的工具。

以下是使用Scikit-Learn创建简单线性回归模型的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据：包括特征（X）和目标变量（y）。通常需要对数据进行预处理，例如填充缺失值、标准化等。

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并拟合模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)