二元线性回归模型及其代码实现

二元线性回归模型是一种统计学预测分析方法，主要用于研究两个变量之间的关系，其中一个变量（因变量）被视为由另一个变量（自变量）的函数来解释。它假设因变量的变化可以近似地用自变量的一次多项式来描述。这种模型通常通过最小化残差平方和来估计最佳拟合直线的斜率和截距。

以下是使用Python的`sklearn`库实现二元线性回归的基本步骤：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame df，其中包含'feature_column'和'target_column'列
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际数据文件路径

# 定义特征和目标变量
X = data['feature_column']
y = data['target_column']

# 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=42)

# 创建并初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印模型参数
print(f"Intercept: {model.intercept_}, Slope: {model.coef_[0]}")

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