线性回归算法一元线性回归、多元线性回归

线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的机器学习算法。它可以分为一元线性回归和多元线性回归两种类型。

一元线性回归是指只有一个自变量和一个因变量之间的线性关系。下面是一个使用Python实现的一元线性回归的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
x = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55]).reshape((-1, 1))
y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38])

# 创建模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 预测新的数据
x_new = np.array([25]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new) # 输出：[16.96]

多元线性回归是指有多个自变量和一个因变量之间的线性关系。下面是一个使用Python实现的多元线性回归的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
x = np.array([[5, 1], [15, 2], [25, 5], [35, 11], [45, 15], [55, 18]])
y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38])

# 创建模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 预测新的数据
x_new = np.array([[25, 4]])
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new) # 输出：[14.24]