机器学习线性回归模型

机器学习中的线性回归模型是一种非常基础且经典的模型。它可以用来建立一个预测变量与一个或多个自变量之间的线性关系。一元线性回归模型是其中的一种形式，它只有一个自变量和一个预测变量。在一元线性回归模型中，我们可以使用一元多次线性回归模型来进一步优化模型。一元多次线性回归模型是一种进阶版本，常见的形式是一元二次线性回归模型，其公式为 y = a*x^2 + b*x + c。\[1\]\[2\]

在机器学习中，我们可以使用Python的scikit-learn库来搭建线性回归模型。根据引用\[3\]中的代码，我们可以使用LinearRegression类来创建一个线性回归模型，并使用fit()方法来拟合模型。其中，X表示自变量的特征矩阵，Y表示预测变量的目标值。通过这个模型，我们可以对未知的数据进行预测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习第三章之线性回归模型](https://blog.csdn.net/wangyutao12345/article/details/126269908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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