用python实现线性回归的进本实验步骤

好的，以下是基本的线性回归实验步骤：

1. 导入所需的库：numpy、matplotlib、sklearn。

2. 准备数据集：这里我们以scikit-learn自带的波士顿房价数据集为例，使用load_boston()方法读取数据。

3. 对数据集进行预处理：将数据集划分为训练集和测试集，使用train_test_split()方法。

4. 初始化线性回归模型：使用线性回归类LinearRegression()，并使用fit()方法拟合训练集数据。

5. 预测房价：使用predict()方法预测测试集数据。

6. 评估模型：使用均方误差（MSE）和决定系数（R2）评估模型的性能。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 准备数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 初始化线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# 预测房价
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: %.2f" % mse)
print("R2 score: %.2f" % r2)

# 绘制预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True values")
plt.ylabel("Predictions")
plt.show()

希望能对你有所帮助！