Python二元线性回归

二元线性回归是一种常见的机器学习算法，可以用来预测两个变量之间的关系。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现二元线性回归。

以下是一些基本的步骤：

1. 导入库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：
将自变量和因变量分别存储在X和y中。X应该是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。y应该是一个一维数组，每个元素代表对应样本的因变量。

3. 创建模型：

model = LinearRegression()

4. 拟合模型：

model.fit(X, y)

5. 预测：

y_pred = model.predict(X_test)

其中，X_test是一个二维数组，用来存储测试样本的特征。

以上是二元线性回归的基本流程，当然还有很多其他的参数和方法可以调整和使用，具体可以参考scikit-learn官方文档。