linearregression线性回归python

线性回归是一种统计学方法，用于建立两个变量之间的线性关系模型，其中一个变量（自变量）被认为是因另一个变量（因变量）变化的结果。在Python中，最常用的库如`sklearn`提供了一个名为`LinearRegression`的模块来进行线性回归分析。

以下是使用`sklearn`做线性回归的基本步骤：

1. 导入所需库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

2. 加载数据（假设数据集是一个CSV文件）：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 准备特征（X）和目标变量（y）：

X = data[['feature1', 'feature2']] # 根据实际数据替换特征列名
y = data['target'] # 标准化的目标值列

4. 初始化并训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

5. 进行预测：

new_data = [[value1, value2]] # 新的输入数据
prediction = model.predict(new_data)