python最小二乘法求线性回归方程

Python最小二乘法求线性回归方程是一种常见的数据分析方法，用于确定两个变量之间的线性关系。最小二乘法是通过最小化误差平方和来确定回归方程的系数。在Python中，可以使用NumPy库中的polyfit函数来实现最小二乘法求解线性回归方程。具体步骤如下：
1. 导入NumPy库
2. 定义自变量和因变量
3. 使用polyfit函数拟合数据，得到回归系数
4. 根据回归系数得到回归方程

例如，假设有以下数据：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]

则可以使用以下代码求解线性回归方程：
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]

coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
a = coefficients
b = coefficients

print("回归方程为：y = {}x + {}".format(a, b))