线性回归预测python

线性回归是一种简单的预测模型，在Python中，我们通常使用scikit-learn库来进行线性回归分析。线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，它的目标是找到一条最佳拟合直线（最小化残差平方和）。以下是使用Python进行简单线性回归的基本步骤：

1. 导入库：首先需要导入`numpy`, `pandas`, 和 `sklearn.linear_model`模块。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：如果你有CSV或其他数据源，可以加载数据并将其分为特征（X）和目标值（y）。

data = pd.read_csv('your_data.csv')
X = data['feature_column'].values.reshape(-1, 1) # 特征列转换为二维数组
y = data['target_column'].values.reshape(-1, 1) # 目标列转换为二维数组

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. 创建并训练模型：

model = LinearRegression() # 创建线性回归模型实例
model.fit(X_train, y_train) # 使用训练数据拟合模型

5. 预测：

predictions = model.predict(X_test)

6. 评估性能：通常会使用如R^2分数、均方误差(MSE)等指标来评估模型的性能。