Python程序实现线性回归

在Python中，实现线性回归通常使用统计和机器学习库，如NumPy、SciPy或更常用的是scikit-learn。线性回归是一种预测模型，它假设因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征）之间存在线性关系。下面是使用scikit-learn库实现简单线性回归的基本步骤：

1. 导入所需库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

2. 准备数据集（这里以numpy数组为例）：

# 假设你有一个二维数组X，其中包含特征，和一维数组y作为目标变量
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])  # 这是一个简单的示例，实际应用中应从文件或数据库读取

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 创建并训练模型：

model = LinearRegression()  
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))