python线性回归方程案例

python线性回归方程是基于最小二乘法的一种统计模型，用于描述两个变量之间的线性关系。其数学形式为y = wx + b，其中y是因变量（要预测的变量），x是自变量（用来预测的变量），w是自变量的系数，b是截距。

在python中，可以使用scikit-learn库中的LinearRegression模块来实现线性回归。以下是一个简单的线性回归方程案例：

# 导入所需库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(x, y)

# 预测新样本
x_new = np.array([7]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)

# 打印结果
print("自变量：", x_new)
print("预测结果：", y_new)

上述代码首先导入了需要的库，然后定义了自变量x和因变量y。接着创建了一个线性回归模型，并将模型拟合到自变量和因变量上。最后，使用模型对新样本进行了预测，并打印了预测结果。

这个案例中，通过给定的自变量x和因变量y，利用线性回归模型预测了新的自变量x_new对应的因变量y_new。