使用线性回归函数拟合数据

线性回归是一种用来拟合数据的统计模型。它通过寻找最佳拟合直线来描述自变量与因变量之间的线性关系。使用线性回归函数拟合数据可以得到拟合直线的斜率和截距，从而可以预测新的因变量值。具体步骤如下：

1. 导入数据：首先，将数据导入到Python环境中。可以使用Excel文件等不同的数据源。

2. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括去除缺失值、异常值和重复值，以及进行特征缩放或标准化等操作。

3. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

4. 构建线性回归模型：使用Python的线性回归库（如scikit-learn）构建线性回归模型。

5. 模型训练：将训练集输入到线性回归模型中，通过最小二乘法或梯度下降等方法来拟合数据。

6. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，常用的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）和决定系数（Coefficient of Determination，R-squared）等。

7. 可视化结果：使用matplotlib等库来绘制样本数据和拟合直线的图像，以便直观地观察拟合效果。