线性回归讲解与python代码讲解

线性回归是一种基本的预测模型，它假设因变量（目标值）与自变量（特征）之间存在线性关系。简单来说，就是通过找到一条直线或超平面来最小化实际观测值与预测值之间的误差。

在Python中，我们可以使用sklearn库中的LinearRegression模块来进行线性回归分析。下面是一个简单的例子：

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

# 假设我们有如下数据（x表示自变量，y表示因变量）
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 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=0)

# 创建并初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型的相关信息（如系数、截距等）
print("Model coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)