线性回归方程Python

线性回归是一种统计学方法，用于建立两个变量之间的线性关系模型。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`LinearRegression`模块来实现线性回归。线性回归方程的一般形式是：

\[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n \]

其中，\( y \) 是因变量（我们试图预测的值），\( x_1, x_2, \ldots, x_n \) 是自变量（输入特征），而 \( \beta_0, \beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_n \) 是模型的系数，表示每个特征对\( y \)的影响程度。

在Python中，创建并训练一个简单的线性回归模型的步骤如下：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集df，x是特征，y是目标变量
X = df['feature_column'].values.reshape(-1, 1)  # 将特征转换为二维数组
y = df['target_column'].values  # 目标变量

# 划分数据集（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)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 输出模型参数
print("模型参数: ", model.coef_, model.intercept_)