如何使用Python中的最小二乘法来计算线性回归方程（包括公式和相应的库函数）？

在Python中，我们可以使用最小二乘法（也称为普通最小二乘法）来估计线性回归模型。线性回归的基本思想是找到一条直线，该直线尽可能地贴近数据点，同时使得所有数据点到这条直线的距离的平方和最小。

线性回归方程的一般形式为 `y = a + bx`，其中 `a` 是截距，`b` 是斜率，`x` 是自变量，`y` 是因变量。最小二乘法的目标就是通过优化参数 `a` 和 `b` 来拟合这个线性关系。

Python中的NumPy库提供了一个方便的函数`numpy.polyfit()`来进行这样的计算。下面是基本步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np

2. 准备输入数据，通常为一个二维数组，包含特征值（x）和目标值（y）：

X = np.array([your_feature_values])
y = np.array([your_target_values])

3. 使用`polyfit()`函数计算回归系数，第一个参数是特征值的列数（如果是一维数组，传1），第二个参数是需要拟合的多项式的阶数（对于线性回归，通常是1）：

slope, intercept = np.polyfit(X, y, deg=1)

4. 现在你可以得到线性回归的方程了：

linear_regression_line = f"y = {intercept:.2f} + {slope:.2f}x"